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深度学习+度量学习的综述

在对比损失的情况下，MNIST图像数据集上的实验证明了该方法的有效性。 图2 连体网络的距离关系。...一种新颖的损失函数结合三重态损失和中心损失，用于3D图像检索任务。三元组网络模型用于检测3D图像的风格，将三重态损失值与相似和不相似图像的距离进行比较。 人脸验证和识别。...不同的采样策略和裕度参数对二值化性能有影响。半硬负挖掘在计算机视觉应用中成功，但在说话人二值化中仅在固定参数和三元组损失情况下有效。...多重相似性损失同时考虑了自相似性和相对相似性，使模型更有效地收集和加权信息丰富的样本对。...度量损失函数如对比损失、三重损失、四重损失和n对损失，增加数据样本大小，但可能导致训练时间过长和内存消耗大。硬负挖掘和半硬负挖掘提供信息丰富的样本，而正确的采样策略对快速收敛至关重要。

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D监控：如何利用DNS有效降低网站宕机带来的损失

一、问题介绍 网站宕机是每个站长都会遇到的问题，我们讨论下网站宕机后，在DNS层面上可以做些什么来降低损失。...域名记录会在各地的运营商DNS上有缓存，所以用修改DNS记录的方式来迁移用户流量会有一定的延迟，减少域名记录的TTL可以有效的缓解这个问题，让访问到宕机IP的时间窗口尽量小一些。...宕掉的IP之前是独立处理一部分用户(比如某个运营商的用户)的请求，那么停止掉这个IP， 就要让原来的用户去访问其它的IP, 这时候就需要修改DNS记录了，不能单纯的只停掉解析了。...关于第三种情况，修改后的新IP最好和宕掉的IP是同一个机房，或同一运营商，否则修改后用户访问会变的很慢。...三、问题解决 基于以上的思路，大家可以在某服务器挂掉后，快速的通过修改DNS来让损失降低到最小。

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    基于有效样本的类别不平衡损失CB-Loss

    在本文中，设计了一种重新加权的方案，利用每个类的有效样本数来重新平衡损失，称为类别平衡损失。...数学公式 新的采样数据与以前的采样数据重叠或不重叠 En表示样本的有效数量(期望体积)。为了简化问题，不考虑部分重叠的情况。...也就是说，一个新采样的数据点只能以两种方式与之前的采样数据交互：完全在之前的采样数据集中，概率为p，或完全在原来的数据集之外，的概率为1- p。...假设已经有n−1个样本，并且即将对第n个样本进行采样，现在先前采样数据的期望体积为En −1，而新采样的数据点与先前采样点重叠的概率为 p = E(n−1)/N。...数据集 用于评估类平衡损失有效性的数据集 试验了CIFAR-10和CIFAR-100的5个不平衡系数分别为10、20、50、100和200的长尾版本。

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    Pytorch的数据采样器

    每个采样器的子类必须提供一个__iter__()方法，提供一个数据集元素指数上进行迭代的方法，并且__len__()方法返回迭代器的长度。...如果不能重复采样，样本来自打乱后的数据集。如果可以重复采样，使用者可以指定需要的样本数num_samples。...参数： data_source (Dataset) – 需要采样的数据集 replacement (bool) – 是否可以重复采样 num_samples (int) – 需要采样的样本数，默认为数据集的长度...在这种情况下，每个过程能通过一个类torch.utils.data.DistributedSampler实例作为一个DataLoader采样器，并且载入除了它的原始数据集的子集。...注意数据集假定是一个固定的尺寸。参数： dataset – 用来进行采样的数据集。 num_replicas (int, optional) – 参与到分布式训练的进程数。

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    基于有效样本的类别不平衡损失CB-Loss

    在本文中，设计了一种重新加权的方案，利用每个类的有效样本数来重新平衡损失，称为类别平衡损失。...数学公式 新的采样数据与以前的采样数据重叠或不重叠 En表示样本的有效数量(期望体积)。为了简化问题，不考虑部分重叠的情况。...也就是说，一个新采样的数据点只能以两种方式与之前的采样数据交互：完全在之前的采样数据集中，概率为p，或完全在原来的数据集之外，的概率为1- p。...假设已经有n−1个样本，并且即将对第n个样本进行采样，现在先前采样数据的期望体积为En −1，而新采样的数据点与先前采样点重叠的概率为 p = E(n−1)/N。...数据集 用于评估类平衡损失有效性的数据集 试验了CIFAR-10和CIFAR-100的5个不平衡系数分别为10、20、50、100和200的长尾版本。

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    【翻译】HyNet: Learning Local Descriptor with Hybrid Similarity Measure and Triplet Loss

    深度描述符[43,3,46,26,19,15,47,54,53]在不同的任务中[2,18,7,40]显示出优于手工制作的描述符[23,50]。目前的工作主要集中在改进损失函数或采样策略上。...L2-Net[46]引入了带n对损失的渐进批量采样。HardNet[26]使用了一个简单但有效的硬负面挖掘策略，证明了抽样的重要性。除了对比或三重损失，DOAP[15]采用基于检索的排名损失。...3.2混合相似测度与三态损失 最近在改善标准三态损失方面的努力包括对三联体进行智能采样[26,52]和自适应裕度[55,55]。...相比之下，我们探索用混合相似性度量来增加三重态损失，这样可以产生更好的梯度。如2.3节所述，s和d分别倾向于正样本和负样本，因此我们提出了一个混合样本相似度量sH可以在两者之间取得平衡。...我们认为具有线性裕度的三重态损失不能很好地拟合s与d之间的非线性变换，即d = V2(1 - s)，但我们将其留作进一步研究。

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    YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列

    本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。...使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。...然而，对于语义分割任务，在局部邻域上池化特征可能会导致重要空间信息的丢失，这有利于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于 Haar 小波的下采样（HWD）模块。...此外，为了研究 HWD 的好处，我们提出了一种新的指标，称为特征熵指数（FEI），它衡量 CNN 中下采样后的信息不确定性程度。具体来说，FEI 可用于指示下采样方法在语义分割中保留基本信息的能力。...我们的综合实验表明，所提出的 HWD 模块可以（1）有效地提高具有各种 CNN 架构的不同模态图像数据集的分割性能；(2) 与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 图1所示。

    1.8K10

    不可忽视的PHP数据精度损失问题

    不知大家在开发过程中有没有常常会遇到数据精度问题呢，类似下面这样的： <?php $a = 0.57; echo intval(floatval($a) * 100); 预期输出结果57，实则56。...首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754)： 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例，会采用1位符号位(E)，11指数位(Q)，52位尾数(M)表示(一共64位) 符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数...，1表示负数； 指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示； 尾数：表示数据小数点后的有效数字。...，小数部分不可能为0.有效位的小数用二进制表示却是无穷的。...半精度（16bit）：11 位有效数字 单精度（32bit）：24 位有效数字 双精度（64bit）：53 位有效数字 四精度（128bit）：113 位有效数字 可见, 这个问题的关键点就是: 你看似有穷的小数

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    ODS：输出多样化采样，有效增强白盒和黑盒攻击的性能 | NeurIPS 2020

    作者 | 慕苏 【简介】 本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样，替代对抗攻击方法中常用的随机采样，使得目标模型的输出尽可能多样化，以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。...在白盒攻击中，随机采样被用于寻找对抗样本的初始化过程；在黑盒攻击中，随机采样被用来探索生成对抗样本的更新方向。...因此，本文作者提出一种新的采样策略——输出多样化采样（ODS），目的在于让样本的输出尽可能多样化。如下图左侧红色实线箭头所示，输入空间的采样结果，映射到输出空间，也能具有很大的多样性。...此外，相比于基于MNIST数据集训练的模型，ODI方法在基于CIFAR-10和ImageNet数据集训练的模型上显示出了更大的优势（ODI的结果和naïve的结果差距更大）。...由于基于CIFAR-10和ImageNet的模型具有更强的非线性，因此输入空间和输出空间两者的多样性之间的差距更大，而ODI由于使得样本输出足够多样化，故而有效增强了对抗攻击的性能。

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    利用DMA实现采样数据的直接搬运存储

    尝试了下STM32的ADC采样，并利用DMA实现采样数据的直接搬运存储，这样就不用CPU去参与操作了。...我这里用了3路的ADC通道，1路外部变阻器输入，另外两路是内部的温度采样和Vrefint，这样就能组成连续的采样，来测试多通道ADC自动扫描了，ADC分规则转换和注入转换，其实规则转换就是按照既定的设定来顺序转换...，我在调变阻器的时候，发现会影响其他2路采样的数据，且数据变化比较大，我就先测试ADC的参考电压即Vref+和Vref-，没发现变化，那采样的初始化是否会有问题，在网上找了不少的资料，都没表明我的设置有问题...239Cycles5); ADC_RegularChannelConfig(ADC1,ADC_Channel_Vrefint,3,ADC_SampleTime_239Cycles5); 复制代码　即最大的采样时间...，结果发现确实是这个问题，后来又试了下其他几个采样时间，最短也要ADC_SampleTime_71Cycles5，不然数据都会被影响，大概采样周期不能太短， 不然DMA数据传输可能会被影响。

    60730

    提取数据中的有效信息

    数据有效信息提取 在对数据进行清洗之后，再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据，有效信息一般都是分级别的，对于地址来说，最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。...所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值！ 1、信息提取的常用技术 信息提取，可以用FME或Python来做！ 信息的提取总的来讲是一项复杂的工作。...如果想要做好信息的提取是需要做很多的工作，我见过专门做中文分词器来解析地址数据的，也见过做了个搜索引擎来解析地址数据的。...作为FME与Python的爱好者，我觉得在实际工作中解析地址用这两种方式都可以，因为搜索引擎不是随随便便就能搭起来的，开源的分词器有很多，但针对地址的分词器也不是分分钟能写出来的。...Python与FME都非常适合做数据处理，所以使用其中任何一种都可以方便的完成有效信息的提取。 2、入门级实现 我们简单来写一个例子来演示如何使用FME进行信息的提取: ? 处理结果预览: ?

    1.5K50

    炼丹知识点：模型的燃料，数据采样的秘密

    推荐、搜索、广告的数据样本采样 01 数据采集和理解 1.1 数据收集机制理解 关于我们的数据收集形式对我们进行后续数据的使用和预处理起到非常关键的作用，我承认这块我做得不是很好，导致在实验的过程中无脑的把数据直接丢入模型...：好的meta数据是建模有效的前提之一，如果数据收集的策略有问题，最差的情况是数据收集出错了，那就没必要建模了；不过最常见的讨论的问题还是丢失率的问题，就是理想情况下可以收集到100条数据，实际只能收集到...03 训练数据采样 数据采样：因为大模型这块数据量非常大，很多时候数据经过各种merge操作之后，都可以达到上PB级别，所以模型的训练经常需要有合理的采样策略；而目前最为常见的采样策略是基于随机的，基于启发式的...所以在很多的博客中，有些公司会尝试将曝光位置大于最后一个点击商品的位置的商品去掉，在采样的过程中不再使用这些商品，而我们在实验过程中发现模型效果略有损失；后来我们将曝光位置大于最后一个点击商品的位置+某个阈值的商品去掉...这种情况下，如果不考虑用户活跃度去筛选正负样本，难免活跃用户所占的权重就会增大，此时有效的解决办法是针对每个用户提取相同的正负样本。

    30430

    TTSR：用Transformer来实现端到端的超分辨率任务 | CVPR2020

    图2.提出的纹理变换器Transformer。Q，K、Vare分别是从上采样的LR图像，依次向下/上采样的Ref图像和原始Ref图像中提取的纹理特征。...依次对Ref应用具有相同4倍因子的bicubic下采样和上采样，以获得与LR↑domain-consistent的Ref↓↑。...Adversarial loss（对抗损失） 生成对抗网络被证明可以有效生成清晰且视觉上令人满意的图像。...这种传递感知损失将预测的SR图像约束为具有与传递的纹理特征T相似的纹理特征，这使更有效地传递Ref纹理。 四、实现细节 可学习的纹理提取器包含5个卷积层和2个合并层，它们以三种不同的比例输出纹理特征。...在Sun80和Manga109数据集上仍然具有最佳性能，在其他两个数据集CUFED5和Urban100上，TTSR模型可以达到与最新模型相当的性能。 2、定性评估 ? ? 提升效果还是很明显的。

    2.7K31

    A Shape Transformation-based Dataset Augmentation Framework for Pedestrian Detection

    难正挖掘损失： 由于我们的最终目标是提高检测性能，我们进一步应用硬正挖掘损失来放大变换行人在提高检测稳健性方面的好处。受硬正生成研究的启发，我们试图生成不太容易被RCNN检测器识别的行人。...为了计算这种损失，我们还训练了一个RCNN，表示为R，以区分行人斑块和不包含行人的背景斑块。假设 是硬正采矿损失，那么我们有： 其中 是指数据集中的背景图像块。...对于本研究中引入的超参数，如循环损失和硬正挖掘损失的损失权重，我们主要根据生成的行人的质量和改进的检测器的性能，通过网格搜索来选择它们。...然后，我们逐渐添加形状约束运算、循环重建损失 、对抗性损失 、环境感知混合映射 和硬正挖掘损失 ，以帮助生成行人。我们通过在图12中基于低质量的真实行人数据生成行人来呈现不同成分的影响。 ...所提出的硬阳性挖掘方案可以进一步提高检测精度，证明了其在数据集扩充中的有效性。基于图12所示的定性分析，我们可以进一步得出结论，用看起来更逼真的行人来增强行人数据集可以更好地提高检测精度。

    18020

    处理不平衡数据的过采样技术对比总结

    过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。...随机过采样简单地复制少数样本，而SMOTE和ADASYN策略性地生成合成的新数据来增强真实样本。 什么是过采样 过采样是一种数据增强技术，用于解决类不平衡问题（其中一个类的数量明显超过其他类）。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。 当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。...这样做的好处是当数据集规模较小时，可以有效地提高少数观测值，而不需要收集额外的真实世界数据。 imbalanced-learn 库中的randomoverampler可以实现过采样的过程。...__name__}") fig.tight_layout() 可以看到如果不进行过采样，那么少数类基本上没法区分。通过过采样的技术，少数类得到了有效的区分。

    95810

    数据结构003：有效的数独

    题目 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。...数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图） 注意： 一个有效的数独（部分已被填充）不一定是可解的。 只需要根据以上规则，验证已经填入的数字是否有效即可。...但由于位于左上角的 3x3 宫内有两个 8 存在, 因此这个数独是无效的。...题解 图片 通过上面的分析，我们的实现代码如下： class Solution { public: bool isValidSudoku(vector>& board...由于数独的大小固定，因此空间的大小也是固定的，空间复杂度也为 。

    42020

    数据结构003：有效的数独

    原文链接：数据结构003：有效的数独题目请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。数字 1-9 在每一行只能出现一次。...数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）注意：一个有效的数独（部分已被填充）不一定是可解的。只需要根据以上规则，验证已经填入的数字是否有效即可。...对于规则三，我们可以根据元素board[i][j] 的i 和j 的索引除以3来进行判断其属于哪个小九宫格，即其对应的小九宫格的索引为i/3 和j/3 。...因此我们可构建一个box[3][3][9] 的三位数组来记录每个小九宫格中0-9 出现的次数，例如box[1][2][3] 表示第一行第二列的九宫格中出现数字3的次数，我们的思路与row 和col 一样...由于数独的大小固定，因此空间的大小也是固定的，空间复杂度也为O(1) 。

    77720

    数据的录入和数据有效性验证

    EXCEL数据有效性 这种是我们日常做的最多的一种方式，很多的数据都是我们手动的去输入，这种也是效率最低并且出错率做大的一种做法，但是如果你可以用EXCEL的一些函数或者数据有效性的方法就可以减少出错率提升效率...，这里我们讲解几个常用的技巧 • 数据有效性选择 数据有效性主要是可以帮我我们减少数据输入的错误，我们在做数据报表的时候，有时候需要下面的各个分公司的HR来进行一些数据的输入，然后有可能他们对于填入数据的不理解...所以这个时候我们就可以这些需要录入的数据进行数据有效性的设置，让他可以直接选择数据，而不是输入数据，比如人员的离职类型，我们就可以设置有效性来选择是主动离职还是被动离职，这样就不需要你手动在进行输入。...• 整数有效性设置 这个有效性是对单元格内整数的一个数据数据范围值的一个设定，我们有时候在输入年龄，工龄的时候都是整数，这个时候就需要在单元格里做这样的一个整数的有效性设置。 ? 6.4....EXCEL数据自定义 除了数据的有效性，我们也可以对数据做自定义，通过数据自定义，我们可以规范数据的输入方式，提升数据录入的效率。

    1.5K20

    如何进行有效的数据管理

    数据管理 在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。...随着消费者需求、人口统计数据和产品的变化，数据最终变得无关紧要。期望从你的企业获得的数据有一个有限的生命周期。 如何存储这些数据及其有用性取决于如何对数据进行分类以及用于度量数据的时间尺度。...数据挖掘是重复的步骤，是对数据进行扫描，以获得有用的模式和统计数据。这是通过数据集和其他统计数据之间的回归来实现的，以找到描述数据整体的新兴模式。...数据集成是跨多个业务的数据集的组合，支持可以从任何一个数据源挖掘的数据。数据仓库的合并数据集不相关类型的分析,不可能在任何一个数据集完成。...处理如此大量的数据并有效地处理它可能是一个挑战，但遵循这些规则将在此过程中帮助您: 1、您必须将数据存储在可以通过多个源访问和处理的中心位置。

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