trainloss下降 testloss不变

2024-11-03

train loss与test loss结果分析/loss不下降

train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不

图文相关性 flickr数据实验结论_1

初始化的选取很重要,random_uniform的效果远远好于random_normal, 是否有bias对效果影响很小红色是random_uniform初始化,对比random_normal初始化的蓝色, 曲线表示ndcg@1 文本端使用更复杂的建模能够提升效果特别针对flickr长序列数据,对应短关键词数据效果没有这么明显实验表明逆向lstm,采用向量累加表示文本效果好于正向lstm lstm相对收敛慢但是后来居上多次迭代后效果超过bow模型红色bow模型,蓝色rnn模型值得注意的

Matlab读取cifar10 train_quick.sh输出txt中信息

感谢网友 Vagrant的提醒.之前一直就看个最后的accuracy.这个应该并不靠谱.最好把说有的信息都看一下.而一个一个看.根本记不住.只能把数据读取在图片中显示一下,才比较直观. 本文就是读的cifar10中的train_quick.sh输出的txt信息. 输出txt命令类似下面: $ sh examples/mnist/train_lenet.sh 2>&1 l tee examples/mnist/文件名.txt | less 我的txt如下 I0504 16:10:30.71

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc

pytorch实现kaggle猫狗识别

参考:https://blog.csdn.net/weixin_37813036/article/details/90718310 kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别.深度学习的基础就是数据

最长不下降序列nlogn算法

显然n方算法在比赛中是没有什么用的(不会这么容易就过的),所以nlogn的算法尤为重要. 分析: 开2个数组,一个a记原数,f[k]表示长度为f的不下降子序列末尾元素的最小值,tot表示当前已知的最长子序列的长度考虑进来一个数a[i], 1.如果a[i]>=f[tot],那么接上去即可 2.如果这个元素小于f[tot]呢?说明它不能接在最后一个后面了.那我们就看一下它该接在谁后面. 准确的说,并不是接在谁后面.而是替换掉谁.因为它接在前面的谁后面都是没有意义的,再接也超不过最长的tot,所以是

jquery Datatables 行数据删除、行上升、行下降功能演示

Datatables 是一款jquery表格插件.它是一个高度灵活的工具,可以将任何HTML表格添加高级的交互功能. 官方网站:http://www.datatables.net Datatables 的使用中遇到的一些问题,其中包括行删除,行编辑,行上升,行下降: HTML结构: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-type" content="text/h

最长下降子序列O(n^2)及O(n*log(n))解法

求最长下降子序列和LIS基本思路是完全一样的,都是很经典的DP题目. 问题大都类似于有一个序列 a1,a2,a3...ak..an,求其最长下降子序列(或者求其最长不下降子序列)的长度. 以最长下降子序列为例用a[i]存储序列a的第i个元素(i: 1 to n) 用f[i]表示算上第i个位置的元素时最长子序列为f[i], O(n^2)解法: 就是说在1 --- i -1之间必可以找到下标为j的元素a[j]使得f[j]是f[1]---f[i-1]之中最大的,则f[i] = f[j] + 1.

今年第一季全球PC出貨量同比下降5.2%

市場調研公司Gartner上周發佈報告稱,隨著企業支出的下滑,今年第一季全球PC出貨量同比下降5.2%迪士尼美語評價.英特爾稱,第一季筆記本晶片出貨量同比增長3%,但是筆記本晶片的平均銷售價格下降了3%:臺式機芯片的出貨量同比下降16%,但平均銷售價格增長2%.英特爾在第一季財報中首次將陷入虧損的移動晶片業務併入主要PC處理器部門的業績.受到移動晶片業務的拖累,英特爾PC晶片部門的業績利潤不及伺服器晶片業務,後者的營收增至36.8億美元,營業利潤增至17億美元.英特爾稱,第一季平板電腦處理器出貨

梯度下降（Gradient Descent）小结

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂

从梯度下降到Fista

前言: FISTA(A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)是一种快速的迭代阈值收缩算法(ISTA).FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想,在迭代过程中进行了更为聪明(smarter)的选择,从而达到更快的迭代速度.理论证明:FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k). 本篇博文先从解决优化问题的传统方法“梯度下降”开始,然后引入ISTA,最后再上升为FISTA.文章主要参考资料如下: [1] A Fas

线性回归、梯度下降（Linear Regression、Gradient Descent）

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式对比、实现对比[转]

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是

jvm的代码缓存耗尽导致性能下降

在没遇到这个问题之前,我对JVM的解释模式与编译模式的代码性能相差有多大,是没有感觉的,只是觉得编译模式会比解释模式性能好那么一点点吧. 但是经历过这次以后,让我对JVM的即时编译产生了兴趣.先来看看这个问题的背景: 大概是4年前,我的团队里有一个PM找我说他们遇到一个很奇怪的问题,在性能测试的时候,有几个不同的测试场景混合在一起进行压力测试,有时会出现测试几十几分钟以后性能会下降的很厉害,一旦出现性能下降以后,性能再也回不到刚开始测试的水平.奇怪的是:它不是必现的,而且如果只是某1个或者2个场

Atitit 表达式原理语法分析原理与实践解析java的dsl 递归下降是现阶段主流的语法分析方法

Atitit 表达式原理语法分析原理与实践解析java的dsl 递归下降是现阶段主流的语法分析方法于是我们可以把上面的语法改写成如下形式:1 合并前缀1 语法分析有自上而下和自下而上两种分析方法2 递归下降是现阶段主流的语法分析方法,2 于是我们可以把上面的语法改写成如下形式: 1) Operator="+" | "-" | "*" | "/" 2) Expression=<数字>

为什么是梯度下降？SGD

在机器学习算法中,为了优化损失函数loss function ,我们往往采用梯度下降算法来进行优化.举个例子: 线性SVM的得分函数和损失函数分别为: 一般来说,我们是需要求损失函数的最小值,而损失函数是关于权值矩阵的函数.为了求解权值矩阵,我们一般采用数值求解的方法,但是为什么是梯度呢? 在CS231N课程中给出了解释,首先我们采用策略1:随机搜寻(不太实用),也就是在一个范围内,任意选择W的值带入到损失函数中,那个

Stanford大学机器学习公开课（二）：监督学习应用与梯度下降

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案 1.线性回归问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假

处理FF margin-top下降问题

处理DIV子级ZImargin-top下降,父级更着下降问题 html结构如下 <div id="top"> <div id="zi"></div> </div> css如下 #top{width:200px; height:200px; overflow:hidden;/*解决父级下降问题*/ } #zi{width:200px; height:100px; nargin-top:20px; } 注意:当子级marg

最长不下降子序列（LIS）

最长上升子序列.最长不下降子序列,解法差不多,就一点等于不等于的差别,我这里说最长不下降子序列的. 有两种解法. 一种是DP,很容易想到,就这样: REP(i,n) { f[i]=; FOR(j,,i-) ); } DP是O(n^2)的,我感觉已经不错了不过还有超碉的nlogn的方法. nlogn的方法: 用栈和二分查找. 遇到一个元素a[i],若它不小于栈顶s[top],直接入栈:若小于栈顶,则在栈中二分查找,用它替换栈中比它大的第一个元素.最终栈的大小就是最长不下降子序列的长度(栈中元素并不

最长不下降子序列 O(nlogn) || 记忆化搜索

#include<stdio.h> ] , temp[] ; int n , top ; int binary_search (int x) { ; int last = top ; int mid ; while (fir <= last ) { mid = (fir + last) / ; if ( x <= temp[mid] ) { last = mid - ; } else { ] ) ; else fir = mid + ; } } } int main () { //

BUY LOW, BUY LOWER_最长下降子序列

Description The advice to "buy low" is half the formula to success in the bovine stock market.To be considered a great investor you must also follow this problems' advice: "Buy low; buy lower" Each time you buy a stock, you must purcha

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