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為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢？

2023-04-13

XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中表現(xiàn)優(yōu)異，并被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、電子商務(wù)等。 在XGBoost中，每個(gè)樹的構(gòu)建都是基于殘差的。因此，如果我 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練目標(biāo)，學(xué)習(xí)速率怎么確定？

2023-04-13

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù)，對模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中Batch Size的設(shè)置必須要2的N次方嗎？

2023-04-12

在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，Batch Size是一個(gè)非常重要的參數(shù)。它定義了一次迭代所使用的樣本數(shù)量，即每次從訓(xùn)練集中取出一批數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在實(shí)際應(yīng)用中，有很多人認(rèn)為Batch Size必須設(shè)置成2的N次方，但其實(shí)并不是 ...

pytorch中多分類的focal loss應(yīng)該怎么寫？

2023-04-12

PyTorch是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在PyTorch中，多分類問題是一個(gè)常見的應(yīng)用場景。為了優(yōu)化多分類任務(wù)，我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...

LSTM的一個(gè)batch到底是怎么進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的？

2023-04-12

LSTM（長短期記憶）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、時(shí)間序列預(yù)測等領(lǐng)域。在使用LSTM模型時(shí)，輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。下面將詳細(xì)介紹一個(gè)batch如何進(jìn)入LS ...

如何繪制caffe訓(xùn)練過程中的loss和accurary的曲線？？

2023-04-11

Caffe是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，可用于訓(xùn)練各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在Caffe訓(xùn)練過程中，我們通常會關(guān)注損失函數(shù)和準(zhǔn)確率（accuracy）等指標(biāo)，并希望將其可視化為曲線以便更好地了解模型的性能變化。本文將介紹如何使用Python ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

2023-04-11

Keras是一個(gè)高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它簡化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，適用于時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，有時(shí)會 ...

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確率很快就收斂為1，一般會是什么原因？

2023-04-11

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是深度學(xué)習(xí)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在訓(xùn)練這些模型時(shí)，我們通常會關(guān)注訓(xùn)練的準(zhǔn)確率，即模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測精度。然而，有時(shí)候我們會發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練一段時(shí)間后，模型的準(zhǔn)確率會很快地收斂 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級上合適？

2023-04-10

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，它通常用來衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而，對于不同的問題和數(shù)據(jù)集，適當(dāng)?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級上是 ...

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支，但在訓(xùn)練模型時(shí)存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個(gè)epoch就可以達(dá)到收斂，而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因?yàn)閮烧咛幚頂?shù)據(jù)的方式不同。 首先，NLP模 ...

請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題？

2023-04-07

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，我們通常會把數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而驗(yàn)證集則用于評估模型的性能。在實(shí)際操作中，有時(shí)候我們會遇到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失(loss)、準(zhǔn)確率(acc)差別過大的情況 ...

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高，但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動很大，這是為啥？

2023-04-07

當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，我們通常會將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型參數(shù)，而驗(yàn)證集則用于評估模型的性能和泛化能力。在訓(xùn)練過程中，我們經(jīng)常會觀察到訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率持續(xù)提高，但是驗(yàn)證集的準(zhǔn) ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)？

2023-04-03

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵的組成部分，對于它們的順序，存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問題，并提出一個(gè)綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

用了更多特征，為什么xgboost效果反而變差了？

2023-04-03

XGBoost是一種流行的算法，常用于解決回歸問題和分類問題。它通過集成多個(gè)決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時(shí)候添加更多的特征可能會改善模型的性能，但有時(shí)候它可能會導(dǎo)致模型的性能反而變差。在本文中 ...

為什么訓(xùn)練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），其能夠處理序列數(shù)據(jù)并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓(xùn)練好的LSTM模型在使用時(shí)，每次輸出的結(jié)果可能 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實(shí)際預(yù)測結(jié)果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型，可以完成很多復(fù)雜的任務(wù)，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，最重要的指標(biāo)是損失函數(shù)（loss function），用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值之 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因？有什么解決辦法？

2023-04-03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可用于各種任務(wù)。然而，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們可能會遇到結(jié)果不穩(wěn)定的情況，這意味著在同樣的數(shù)據(jù)集和超參數(shù)下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié) ...

請問rnn和lstm中batchsize和timestep的區(qū)別是什么？

2023-03-31

RNN和LSTM是常用的深度學(xué)習(xí)模型，用于處理序列數(shù)據(jù)。其中，batch size和time step是兩個(gè)重要的超參數(shù)，對模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。在本文中，我們將探討RNN和LSTM中batch size和time step的區(qū)別以及它們對 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，那個(gè)卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計(jì)算？

2023-03-31

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積輸出層的通道數(shù)（也稱為深度或特征圖數(shù)量）是非常重要的超參數(shù)之一。該參數(shù)決定了模型最終的學(xué)習(xí)能力和效果，并且需要根據(jù)具體任務(wù)來進(jìn)行調(diào)整。 通常情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)卷積層和 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)如何找到最優(yōu)的那個(gè)隨機(jī)種子？

2023-03-23

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，隨機(jī)種子是一個(gè)非常重要的超參數(shù)，因?yàn)樗梢杂绊懩Ｐ偷淖罱K性能。找到一個(gè)優(yōu)秀的隨機(jī)種子可以提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。但是，如何找到這個(gè)最優(yōu)的隨機(jī)種子呢？本文將介紹一些常用的方法。 ...