技术背景 损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块,该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的推测结论与正确结果的偏差程度,偏差的越多,就表明对应的参数越差.而损失函数的另一个重要性在于会影响到优化函数的收敛性,如果损失函数的指数定义的太高,稍有参数波动就导致结果的巨大波动的话,那么训练和优化就很难收敛.一般我们常用的损失函数是MSE(均方误差)和MAE(平均标准差)等.那么这里我们尝试在MindSpore中去自定义一些损失函数,可用于适应自己的特殊场景. MindSpore内置

摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于

技术背景 在前面一篇博客中我们介绍过基于docker的mindspore编程环境配置,这里我们基于这个环境,使用mindspore来拟合一个线性的函数,演示一下mindspore的基本用法. 环境准备 在Manjaro Linux上先用如下命令启动docker容器服务,启动后可用status查看状态: [dechin-manjaro mindspore]# systemctl start docker [dechin-manjaro mindspore]# systemctl status do

[本期推荐专题]物联网从业人员必读:华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理. 摘要:Focal Loss的两个性质算是核心,其实就是用一个合适的函数去度量难分类和易分类样本对总的损失的贡献. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss>,原文作者:chengxiaoli. 今天更新一下恺明大神的Focal Loss,它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection

超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎:MindSpore Lite. MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎,目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座,已为全球1000+应用提供推理引擎服务,日均调用量超过3亿,同时在各类手机.穿戴感知.智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用. MindSpore Lite 1.0.0 已经开源,开源之后,其接口易用性.算子性能与完备度.第三方模型的广泛支持

MindSpore技术理解(下) 4 GraphEngine 由于深度学习算法需要进行大量的计算,很多公司都设计了自己的深度学习专用处理器(如谷歌的张量处理器.阿里巴巴的含光等),华为也发布了自主设计的神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)--昇腾系列芯片.可以借助 GE 在 GPU.CPU.昇腾系列芯片上操作 MindSpore 定义的模型. 如图 1 所示,GE 位于 ME 和设备之间.GE 将 ME 的输出数据流图作为输入,在 GE 内部执行某些 图处理操

MindSpore API编程概述 总体架构 MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发.高效执行.全场景覆盖三大目标,其中易开发表现为API友好.调试难度低,高效执行包括计算效率.数据预处理效率和分布式训练效率,全场景则指框架同时支持云.边缘以及端侧场景. MindSpore总体架构分为前端表示层(Mind Expression,ME).计算图引擎(Graph Engine,GE)和后端运行时三个部分.ME提供了用户级应用软件编程接口(Application Programmi

摘要:近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Transformer的16000亿参数,又是一个数量级的增加. 本文分享自华为云社区<一文带你了解MindSpore支持的万亿级参数超大模型关键技术!>,原文作者:HWCloudAI . 前言 近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Tr

摘要:CycleGAN图像翻译模型,由两个生成网络和两个判别网络组成,通过非成对的图片将某一类图片转换成另外一类图片,可用于风格迁移 本文分享自华为云社区<基于MindSpore的CycleGAN介绍和实现>,作者: Tianyi_Li . 前言 我们这次介绍下著名的CycleGAN,同时提供了基于MindSpore的代码,方便大家运行验证. CycleGAN的介绍 CycleGAN图像翻译模型,由两个生成网络和两个判别网络组成,通过非成对的图片将某一类图片转换成另外一类图片,可用于风格迁移,

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

作者:杜客链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. SVM的损失函数定义如下: 举例:用一个例子演示公式是如何计算的.假设有3个分类,并且得到了分值.其中第一个类别是正确类别,即.同时假设是10(后面会详细介绍该超参数).上面的公式是将所有不正确分类()加起来,所以我们得到两个部分: 可以看到第一个部分结果是0,这是因为[-7-13+10]得到的是负数,经过函数处理后得到0.这一

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1.1 Loss Term Gold Standard (ideal case) Hinge (SVM, soft margin) Log (logistic regression, cross en

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识.对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章<线性回归.梯度下降>.本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法. 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值.简单的说就是:让我们的预测值与真实值总的拟合误差(即总残差)达到最小. 在线性回归中使用最小二乘法构建了损失函数: 上一篇文章<线性回归.

由于最近要经常用到XGBOOST的包,不免对相关的GBDT的原理又重新学习了一遍, 发现其中在考虑损失函数的时候,是以对数log进行度量的,囿于误差平方和函数的印象 那么为什么是对数呢?可能是下面的原因: [通俗的解释] 对数损失是用于最大似然估计的.一组参数在一堆数据下的似然值,等于每一条数据的概率之积.而损失函数一般是每条数据的损失之和,为了把积变为和,就取了对数.再加个负号是为了让最大似然值和最小损失对应起来. [专业的解释] 链接:http://www.zhihu.com/questio

penalty term 和 loss function 看起来很相似,但其实二者完全不同. 惩罚因子: penalty term的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题. 比如我们要优化: min f(x) = $x^2 - 10x$  x 受限于 g(x) = x -3 <= 0 我们可以利用惩罚因子,将上述问题转化为非受限约束问题,也就是拿掉g(x)的限制. 函数变为: min P(x,s,r) = $x^2 - 10x + sr\phi(x - 3)$ 其中s = +1 或-1, r

损失函数画图 Hinge loss function: \[H(z) = max(0,1-z)\] $\psi$-learning loss function: \[{\phi _s}(z) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}s&{z < 0}\\0&{z \ge 0}\end{array}} \right.\] Normalized Sigmoid loss: \[{P_t}(z) = 1 - \tanh (tz)\] Ramp loss func

原文:http://luowei828.blog.163.com/blog/static/310312042013101401524824 通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成.发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf (题名“Loss functions; a unifying vi

逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率,其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样,以均方差来表示:也可以用对数.概率等方法.损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离,选取好的“距离”单位,可以让模型更加准确. 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt}}\left( w \right) = {\sum\limits_{i = 1}^m {{y_i}\left( {1 - p\left( {{x_i};w} \right)} \right)} ^2} + \left

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激