PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分类数据集top-5上取得了4.94%的错误率,首次超越了人工分类的错误率(5.1%).PReLU增加的计算量和过拟合的风险几乎为零.考虑了非线性因素的健壮初始化方法使得该方法可以训练很深很深的修正模型(rectified model)来研究更深更大的网络结构. ReLU和PReLU图像: PReLU的数学表达式(i代表不同的通道,即每一个通道都有参数不相同的PReL

1. 摘要 在 \(ReLU\) 的基础上作者提出了 \(PReLU\),在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力,又能减小过拟合风险. 针对 \(ReLU/PReLU\) 的矫正非线性,作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法. 2. 介绍 在过去几年,随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计,我们在视觉识别任务上取得了长足的进步.一方面,由于网络复杂性的增加(比如增加深度.扩大宽度).小步长的使用.新的激活函数和更成熟的网络层设计,神经网络变得更加能够拟合训练数据.另一方

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告

Q1 过拟合与欠拟合的区别是什么,什么是正则化 欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」,往往由于特征维度过少,导致拟合的函数无法满足训练集,导致误差较大. 过拟合指的是模型训练误差与测试误差之间差距过大:具体来说就是模型在训练集上训练过度,导致泛化能力过差. 「所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法」,不过代价可能是增大训练误差. Q2 解决欠拟合的方法有哪些 降低欠拟合风险主要有以下3类方法. 加入新的特征,对于深度学习来讲就可以利用因子分解机.子编码器等. 增加模型复杂

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

感谢中国人民大学胡鹤老师,课程深入浅出,非常好 关于SVM 可以做线性分类.非线性分类.线性回归等,相比逻辑回归.线性回归.决策树等模型(非神经网络)功效最好 传统线性分类:选出两堆数据的质心,并做中垂线(准确性低)--上图左 SVM:拟合的不是一条线,而是两条平行线,且这两条平行线宽度尽量大,主要关注距离车道近的边缘数据点(支撑向量support vector),即large margin classification--上图右 使用前,需要对数据集做一个scaling,以做出更好的决策边界(

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文

本文采用的GoogLenet网络(代号Inception)在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛取得了最好的结果,该网络总共22层. Motivation and High Level Considerations 提升深度神经网络的一个最直接的方法就是增加网络的大小.这包括增加网络的深度(网络的层数)和宽度(每一层神经元的个数).这种简单粗暴的方法有两个缺点:1)更大网络意味着更多数量的参数,这非常容易导致过拟合.2)更大的网络意味着要使用更多的计算资源. 解决这两个问题的一个基本的

图像识别基本原理 从上一篇开始,我们终于进入到了TensorFlow机器学习的世界.采用第一个分类算法进行手写数字识别得到了一个91%左右的识别率结果,进展可喜,但成绩尚不能令人满意. 结果不满意的原因,当然还是算法太简单了.尽管我们都已经接受了"所有问题都可以用数学公式来描述"这个观点,但直接把一幅图片展开的784个数字作为方程式参数进行一个线性运算+非线性分类器就叫做"人工智能"怎么都感觉那么不靠谱...至于能得到91%不高的识别率,从这个意义上说,似乎都令人有

从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降

1. GAN简介 最近几年,深度神经网络在图像识别.语音识别以及自然语言处理方面的应用有了爆炸式的增长,并且都达到了极高的准确率,某些方面甚至超过了人类的表现.然而人类的能力远超出图像识别和语音识别的任务,像很多需要创造力的任务却是机器很难做到的.但是GAN使得机器解决这些任务成为可能. 深度学习的领军人物Yann LeCun曾经说过: 生成对抗网络(GAN)及其变种已经成为最近10年以来机器学习领域最重要的思想. 为了能更好的了解GAN,做一个比喻,想象一下制作伪钞的犯罪嫌疑人和警察这个现实中

——深度学习的建模.调参思路整合. 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书<Machine Learning Yearing>(手稿),该书主要分享了神经网络建模.训练.调节参数时所需要的一些技巧和经验.我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题,由于当时缺少系统化的解决方案,仅仅依靠感觉瞎蒙乱碰.虽然有时也能获得效果不错的网络模型,但对于该模型是否已到达最佳性能.该模型是否能适配更泛化的数据等问题心理没底.通过阅读这本教材,对于数据集的获取.划分:训练模型

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

ARTnet: caffe实现:代码 1 Motivation:How to model appearance and relation (motion) 主要工作是在3D卷积的基础上,提升了action recognition的准确率,没有使用光流信息,因为光流的提取速度特别慢,这可能是未来的研究趋势,该方法更不会像IDT那套方法一样计算复杂. 实验以C3D-ResNet18实现的,只以rgb为输入,训练的时候采用了TSN的稀疏采样策略.appearance分支对每帧图片提取特征(可以看作tw

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48