之前训练模型,认为网络图构建完成,Loss肯定是呈现下降的,就没有太留心,知识关注F1的变化情况,找到最优的F1训练就停止了,认为模型就ok. 但实际中发现,我们要时刻关注网络的损失变化情况,batch size过小(6,8)都会导致模型不收敛,此时你就看不到损失的变化,只能根据F1优劣判断模型. 那么,我们可以将batc size调的大一些(128),可以观察到损失是平滑降低的,F1的性能也在慢慢变好.这就是通常大家用128的原因.关于迭代停止条件, 一般选20个epochs的迭代,每一次迭代

一.引言 在数据挖掘中,分类算法可以说是核心算法,其中 AdaBoost 算法与随机森林算法一样都属于分类算法中的集成算法. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11268859.html * / 集成的含义就是集思广益,博取众长,当我们做决定的时候,我们先听取多个专家的意见,再做决定.集成算法通常有两种方式,分别是投票选举(bagging)和再学习(boosting).投票选举的场景类似把专家召集到一个会

0. 背景 何凯明大神等人在提出了ResNet网络结构之后,对其做了进一步的分析工作,详细的分析了ResNet 构建块能起作用的本质所在.并通过一系列的实验来验证恒等映射的重要性,并由此提出了新的构建块模型使得网络能够更容易训练和更好的泛化性能(比如不同于ResNet v1中对cifar-10的学习率的谨慎,这里更加放开了). 图0.1 v1中的残差构建块和v2中建议的残差构建块 如图0.1所示,在ResNet v1中,构建块是通过将之前层的\(x\)连接到后面跳过至少2层的输出,然后将和放入激

在港科大rnet(https://github.com/HKUST-KnowComp/R-Net) 实现的基础上做了复现 采用melt框架训练,原因是港科大实现在工程上不是很完美,包括固定了batch size,固定了context 长度为400,过滤了超过长度的context,每个batch长度都固定到400. melt框架支持dynamic batch size, dynamic batch length,多gpu,修复了bucket的问题,目前采用长度<=400 batch size 64

上周刚入手了2017版MacBookPro,预装macOS High Sierra.第一次接触Mac系统,经过一周的使用,简单总结下与Windows相比最常用的功能,快速上手. 1.Mac键盘实现Home.End.Page UP.Page DOWN这几个键 macbookpro键盘没有Home.End.Page UP.Page DOWN这几个键,不过,平时浏览网页.文档还需要的: Home键=Fn+左方向 End键=Fn+右方向 PageUP=Fn+上方向 PageDOWN=Fn+下方向 2.D

Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 目录 Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 优化基本思路 1.2 各类优化方法 0x02 基本概念 2.1 泰勒展开 如何通俗推理? 2.2 牛顿法 2.2.1 泰勒一阶展开 2.2.2 泰勒二阶展开 2.2.3 高维空间 2.2.4 牛顿法基本流程 2.2.5 问题点及解决 2.3 拟牛顿法 2.4 L-BFGS算法 0x03 优化模型 -- L-BFGS算法 3.1 如何分布

文件处理 1.处理方式 匹配 正则表达式 egrep awk sed 2.文件中的处理字符 \n  新行符 换行 \t  制表符 tab键 缺省8个空格 \b  退格符 backspace键 退格键 \v  竖直制表符 \r  替代符  liu\rs =siu  liu\rqwer =qwer 后面的替代依次前面的   3.字符处理 linux中的配置文件都是文本文件,为了批量任务.自动任务.选择性的任务等,需要对文本文件进行结果筛选.结果更改等操作,这就需要对这些文件进行处理. 经常用于处理文

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth

目录: 正文: (一)機器學習就是让机器自動找函式 语音/图像识别 (二)你想找什麼樣的函式? (2.1)Regression 找出的函数其输出是一个数值 (2.2)Classification (2.1)Binary Classification 函数输出只有两种可能性是Y or N 或其他...... (2.2)Multi-class Classification 在multi-class classification里,机器要做的是选择题,等于给他数个选项,每一个选项就是一个类别,它要从数

1. 什么是Redis Redis是开源的.基于内存的键值对数据库. 2. Redis 的基本操作 set key value => mset, setbit, hset get key => mget(multiple), getbit, hget(hash),  hmgetall del key exists, type, keys 匹配, incr, decr, append, strlen, lpush, lpop, rpop, rpush, Irang 3. Redis 的 sent

咸鱼了半个多月了,要干点正经事了. 最近在帮老师用神经网络做多变量非线性的回归问题,没有什么心得,但是也要写个博文当个日记. 该回归问题是四个输入,一个输出.自己并不清楚这几个变量有什么关系,因为是跟遥感相关的,就瞎做呗. 数据预处理的选择 刚开始选取了最大最小值的预处理方法,调了很久的模型但是最后模型的输出基本不变. 换了z-score的预处理方法,模型的输出才趋于正常. 损失函数的选择 对于回归问题,常用的损失函数有三种,一个是平方误差函数,一个是绝对值误差函数,还有一个是交叉熵函数. 在其

1. hbase数据模型 1.1. HBase数据模型术语 Table HBase表由多行组成. Row HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成,列的值与这些列相关联.存储行时,按行键按字母顺序排列.因此,行键的设计非常重要.目标是以这样一种方式存储数据,即相关的行彼此接近.常见的行键模式是网站域.如果您的行键是域,您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira).这样,所有Apache域都在表中彼此接近,而不是基

1.app支付简介 买家可以在手机,掌上电脑等无线设备的应用程序内,通过支付宝(支付宝app或网页版支付宝)付款购买商品,且资金实行实时到账. 2.申请条件 1.申请前必须拥有经过实名认证的支付宝账户 2.企业或个体商户可申请 3.需要提供真实有效的营业执照,且支付宝名称需与营业执照主体一致 4.如应用开发者与支付宝账户名称不一致,需要提供开发合作协议. 5.如果已经上架,需要提供应用名称和下载链接,如果未上架需要提供demo和产品说明文档 6.古玩/珠宝等奢侈品,以及投资类行业无法申请本产品.

正解:虚树+树上dp 解题报告: 传送门! 首先解释一下题意趴,,,语文70pts选手已经开始看不懂题辣QAQ 大概就是个给一个图,求独立集方案,且保证图是联通的,边的数量最多只比点多10 首先思考如果边的数量=点的数量-1,也就是一棵树的时候怎么搞? 直接树上dp就好,f[i][0/1]:选/不选第i个点方案数,转移就f[i][0]=∏(f[son][0]+f[son][1]),f[i][1]=∏f[son][0] 然后考虑多的边怎么搞呢 从上面那个思路自然而然地可以考虑到,可以暴力枚举非树边

problem1 link 暴力枚举$r$只兔子的初始位置,然后模拟即可. problem2 link 假设刚生下来的兔子是1岁,那么能够生小兔子的兔子的年龄是至少3岁. 那么所有的兔子按照年龄可以分为1岁,2岁,大于等于3岁三种情况.不妨令个数分别为$a_{1},a_{2},a_{3}$ 在每年生完兔子后,假如是四月,这时候1岁的兔子和大于等于3岁的兔子的数量是一样的($a_{1}=a_{3}$).那么在11月的时候,如果要去掉一半的兔子,那么一定是大于等于三岁的所有兔子和2岁兔子的一半.$a

原文写的非常好,来自这里 一个函数如果说是“异常安全”的,必须同时满足以下两个条件:1.不泄漏任何资源:2.不允许破坏数据. 我们先通过两个反面的例子开始. 第一个是造成资源泄漏的例子.一个类Type,内含一个互斥锁成员 Mutex mutex,以及一个成员函数void Func().假设Func函数的实现如下所示: 首先是获得互斥锁,中间是做该做的事,最后释放互斥锁.从功能上来讲很完整,没任何问题.但从异常安全角度来说,它却不满足条件.因为一旦DoSomething()函数内部导致异常,UnL

作者提出的方法是Algotithm 2.简单来说就是,训练的时候,在几个模型中,选取预测最准确的(也就是loss最低的)模型进行权重更新.

Gradient Computing 前面我们介绍过分类器模型一般包含两大部分,一部分是score function,将输入的原始数据映射到每一类的score,另外一个重要组成部分是loss function,计算预测值 与实际值之间的误差,具体地,给定一个线性分类函数:f(xi;W)=Wxi,我们定义如下的loss function: L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(xi,W)j−f(xi,W)yi+1)]+αR(W) 我们看到L与参数W有关,所以我们需要找到一个合适的W使得L尽可能小

http://blog.csdn.net/bonchoix/article/details/8046727 一个函数如果说是“异常安全”的,必须同时满足以下两个条件:1.不泄漏任何资源:2.不允许破坏数据. 我们先通过两个反面的例子开始. 第一个是造成资源泄漏的例子.一个类Type,内含一个互斥锁成员 Mutex mutex,以及一个成员函数void Func().假设Func函数的实现如下所示: void Type::Func() { Lock(&mutex); DoSomething();

这道题的难点其实是在设DP方程,见过就应该会了 令f0,i表示先激发i的父亲,再激发i,把i的整棵子树都激发的最小费用 f1,i表示先激发i,再激发i的父亲,把i的整棵子树都激发的最小费用 设x,y为i的孩子,先激发x再激发i再激发y有 f0,i=∑(f1,y-cy)+∑f0,x+di-cfa f1,i=∑(f1,y-cy)+∑f0,x+di 其中差的只有cfa,即0<=f1,i-f0,i<=1,对于typeA就容易做了,若两者相等就选f1,它可以消父亲,否则选f0,因为父亲消的次数有限,而即

Linear and Logistic Regression in TensorFlow Graphs and sessions TF Ops: constants, variables, functions TensorBoard Lazy loading Linear Regression: Predict life expectancy from birth rate Let's start with a simple linear regression example. I hope y