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XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學(xué)習(xí)算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學(xué)習(xí)算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...

caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個參數(shù)會有怎么的效果。求大神指點?

2023-04-18

LRN層全稱為Local Response Normalization層，在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù)，它可以增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能和抗干擾能力。本文將對LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進行詳細解析。 LRN層的作用 在深度 ...

如何對機器學(xué)習(xí)xgboost中數(shù)據(jù)集不平衡進行處理？

2023-04-18

機器學(xué)習(xí)是一種利用算法和模型從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的方法，而不需要明確編程。隨著技術(shù)的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)在解決各種問題方面得到了廣泛的應(yīng)用。但是，在實際應(yīng)用中，我們會遇到一個常見的問題：不平衡的數(shù)據(jù)集。 由于某 ...

怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函數(shù)？

2023-04-13

TensorFlow是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多函數(shù)和工具來優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程。其中一個非常有用的函數(shù)是tf.train.shuffle_batch()，它可以幫助我們更好地利用數(shù)據(jù)集，以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。 首先，讓 ...

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。本文將從理論和實踐兩 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時候，像素值都是大于0的，那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢？

2023-04-13

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種模型，在圖像處理、語音識別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，激活函數(shù)是一個非常重要的組成部分，其中R ...

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)進行訓(xùn)練。在實際應(yīng)用中，有很多人認為Batch Size必須設(shè)置成2的N次方，但其實并不是 ...

LSTM的一個batch到底是怎么進入神經(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、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域。在使用LSTM模型時，輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進行訓(xùn)練。下面將詳細介紹一個batch如何進入LS ...

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

2023-04-11

Keras是一個高級神經(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)，適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進行訓(xùn)練時，有時會 ...

決策樹作為一種分類方法為什么可以用于預(yù)測？

2023-04-11

決策樹是一種常見的分類方法，它通過將數(shù)據(jù)集分成小的子集來構(gòu)建分類模型。決策樹的主要思想是基于一系列規(guī)則（即節(jié)點）來預(yù)測輸出值。在決策樹中，每個節(jié)點代表一個屬性或特征，每個邊代表該屬性可能的值，而每個葉 ...

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，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，有時候我們會發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練一段時間后，模型的準(zhǔn)確率會很快地收斂 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中歸一化層的作用？

2023-04-11

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學(xué)習(xí)模型，常用于計算機視覺任務(wù)。除了常見的卷積層、池化層和全連接層，CNN 中還有一個重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中，我 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要加一層降采樣層呢？

2023-04-10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像識別、語音識別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在CNN中，卷積層和池化層是兩個最為常用的層次。池化層也被稱為降采樣層，它的主要作用是將輸入數(shù)據(jù)的空間維 ...

CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層為什么要有一層1024神經(jīng)元？

2023-04-10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種在計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。在CNN中，全連接層是網(wǎng)絡(luò)的最后一層，通常用于將卷積層和池化層輸出的特征向量轉(zhuǎn)換為分類或回歸輸出。 在許多CNN架構(gòu)中，全連接 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，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，loss值是一個非常重要的指標(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，loss值在什么數(shù)量級上是 ...

為什么現(xiàn)在所有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層的卷積核都是7*7的大??？

2023-04-10

在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）已成為圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域的重要工具。在CNN中，第一層卷積核通常被設(shè)置為7*7的大小，這是因為以下原因： 大尺寸卷積核可以提取 ...

怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型？

2023-04-10

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠建立預(yù)測模型的強大工具，它可以通過對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來預(yù)測未來事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立預(yù)測模型，從而提高我們制定決策的準(zhǔn)確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，步長為2的卷積層可以代替池化層嗎？

2023-04-10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種基于卷積運算的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域。在CNN中，池化層(Pooling layer)通常用于減小特征圖的尺寸和參數(shù)數(shù)量，并 ...

既然單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)可以近似任何函數(shù)，為什么還要多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？

2023-04-10

單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由一個輸入層和一個輸出層組成。盡管它們可以用于某些簡單的任務(wù)，但對于更復(fù)雜的問題，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常比單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的表現(xiàn)力。 首先，雖然單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以近似 ...