为什么我的损失和准确率图有点不稳定？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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为什么我没写过「图」相关的算法？

比如还是刚才那幅图：用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下：邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...那么，为什么有这两种存储图的方式呢？肯定是因为他们各有优劣。对于邻接表，好处是占用的空间少。你看邻接矩阵里面空着那么多位置，肯定需要更多的存储空间。但是，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻。...比如说我想判断节点1是否和节点3相邻，我要去邻接表里1对应的邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了，只要看看matrix[1][3]就知道了，效率高。...那你可能会问，我们这个图的模型仅仅是「有向无权图」，不是还有什么加权图，无向图，等等…… 其实，这些更复杂的模型都是基于这个最简单的图衍生出来的。有向加权图怎么实现？...为什么回溯算法框架会用后者？因为回溯算法关注的不是节点，而是树枝，不信你看回溯算法核心套路里面的图，它可以忽略根节点。

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为什么我的火山图不好看？

可视化第二弹，作图专题呢，没有看到大家的索图评论，就随缘更新吧此次带来的是带标签的火山图，众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格，继而就是经典的火山图了。...那么如何做出一张好看的火山图呢？好看：颜色顺眼 + 重点突出。颜色众口难调，重点就是你想要聚焦的哪些基因咯！简单的推导过程得出公式：好看的火山图=标注基因，如何把他们标注在图上呢？...eg <- df[order(abs(df$logFC)),]#对数据排序 for_label <- eg[88:97,]#选取要标注的top10，也可以自己指定基因的数据 ggplot(data =...，这也是更新的动力来源啦！...代码中需要用到的输入数据：差异的结果（我瞎编的数据啦）

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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为什么我的模型准确率都 90% 了，却不起作用？

如果说这个例子里分类是八比二的话，那么只会有 20% 的用户终止了与公司继续接触，剩下 80% 的用户则会继续使用公司产品。但问题是，这 20% 的用户流失可能对公司非常的重要。...但在处理这类二元分类模型时，样本数量不平衡的两个类别通常会让事情变得棘手，而大多数的数据分析师所依赖的精度指标也并不是万能的。...成功的预测将为模型加分，而失败的预测也会有一定的扣分。...这种情况中的假正可能也就是多发几封邮件，你大概率也不会在意有五百个对产品非常忠诚的客户会受到多余邮件而造成的浪费，我们希望的是能通过消息提醒，保留住那些潜在的客户流失。...下一步现在，通过一个不平衡数据集的例子分析，我们可以清楚发现，准确率并不一定是最好的评判标准。极端例子就是那个 90% 准确率的模型，但却在召回率或精确度上得分为零。

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为什么我的小提琴图不好看

作为开篇的介绍，这好像是我第一次写关于R画图的内容，原因呢当然是因为本人懒。现在既然有要做平台，那么就努力更新点干货给大家吧！虽然是一门统计语言，它的画图能力也毫不逊色。...“R以能创建漂亮优雅的图形而闻名。”这是《R语言实战》一书中对R语言的简短有力的一句评价。那么在研究生涯中。对于简单的统计图，我们使用prism、excel等画出来的竟然比自己用R画出来的还要好看。...不禁让我们产生了疑问，这到底是为什么呢？于是乎，大家就开始在百度上搜啊搜，谷歌上搜啊搜，很难找到对上自己口味的图，找到了呢可能又没有代码实操。此次就是给大家这样一次机会，自己动手，丰衣足食。...图给你，代码也给你。当然啦，文章分享出去，有了影响力，以后会有更多的同学从其他地方搜到我们的内容，就更好不过了。...函数名“可以给大家很好的帮助。最后的效果呢？是不是很赞？当然颜色不符合你的口味，大胆的去尝试不同的‘Red’Blue‘。

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【TensorFlow】学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响

我初步做了个实验，在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 MNIST 数据集进行分类。本文所说的 准确率 均指测试准确率。...程序最终会输出损失和准确率随着迭代次数的变化趋势图。...多次的更改会输出多个不同的图，我们先来看下最终的准确率比较，然后再看下每种情况的详细的损失和准确率变化。...每种情况损失和准确率的详细变化趋势与上图的顺序保持一致，从上至下。每张图的标题在图的下面，斜体字。 ? 学习率为1，迭代次数为50，随机初始化 ?...学习率为0.01，迭代次数为50，初始化为0 大部分情况下准确率和损失的变化时单调的，但是当学习率过大（=1）时准确率开始不稳定。

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TASK 6 resnet

梯度弥散与梯度爆炸 1.1 梯度消失(梯度弥散, vanishing gradient)与梯度爆炸(exploding gradient) 参考深度神经网络中的梯度丢失和梯度爆炸 1.1.1 梯度不稳定...梯度丢失和梯度爆炸统称为梯度不稳定。...training evaluating 可以看到，测试准确率是略低于训练准确率的。...install tensorflow-gpu=1.7 为什么解决方案1可行我最开始有疑惑，安装tensorflow-gpu要求事先安装好相应版本的cudatoolkit和cudnn。...参考梯度不稳定 深度神经网络中的梯度丢失和梯度爆炸梯度弥散与梯度爆炸 resNet 残差resnet网络原理详解干货 | 深度详解ResNet及其六大变体到底Resnet在解决一个什么问题呢

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为什么我代码里面选择top1000的sd基因绘制热图呢

实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。...比如代码里面我挑选了top1000的sd基因绘制热图，然后就可以分辨出来自己处理的数据集里面的样本分组是否合理啦。其实这个热图差不多等价于PCA分析的图，被我称为表达矩阵下游分析标准3图！...左边的热图，说明我们实验的两个分组，normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的中间的PCA图，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal...为什么挑选top1000的sd基因绘制热图我这个热图是为了说明本分组是否合理，就是看样本的距离，这个时候你如果需要理解距离，那么你需要学习非常多细节知识。...和npc两个分组非常明显的差异 为什么选择top1000的sd基因绘制热图其实就是个人爱好，你可以探索top500，1000，2000，5000是否有区别。

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线上问题如何复盘？

从团队管理的角度来说，针对线上问题进行复盘也可以发现团队短板并针对性的补齐技术体系，提高团队效率。那在具体实践中，又该如何来执行和实践呢？这篇文章我想聊聊我的一些实践经验和思考。...，且造成了直接损失和较大的负面影响；如何理解这里的直接损失和影响呢？...一般有如下几点判断因素：问题在造成影响前是否被观测到并修复；问题从发现到修复的持续时长(故障时长)；问题造成了多少的直接损失(专业点叫做资损)；问题对企业品牌形象带来的负面影响和客诉量； 为什么要开展复盘...看完了上面的内容，我们再聊聊为什么要开展复盘。无论是线上问题还是线上故障，其本质都是证明我们交付的软件系统存在不足。区别在于一个未造成直接损失和影响，另一个造成了业务的直接损失和影响。...我个人认为最核心的因素是找到问题的原因并且确定问题得到有效的解决。

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『为金融数据打标签』「1. 三隔栏方法」

这是一种路径依赖（path dependent）的标注方法，因而能够有效地解决上节提到的止损止盈问题。「三隔栏」灵魂三问 为什么要设定三隔栏？...三个状态那么可能会有 8 种情况，它们分别是：三种实际的情况（上图绿 √）： [1, 1, 1]：标准设置。我们希望实现盈利，但对损失和持有期限有最大限度。...下面三图分别展示了 [1, 1, 1] 标配的三种退出方式。一. 先碰到「下水平隔栏」而止损退出。二. 先碰到「上水平隔栏」而止盈退出。三. 先碰到「竖直隔栏」而超过持有期限退出。...）止损（下水平隔栏）止盈（上水平隔栏）但实际上如果考虑做空的话，止损对应的是上水平隔栏，而止盈对应的是下水平隔栏。...---- 写了几篇之后，现在总觉得 Prado 有点喜欢 show-off 的感觉，一个简单的东西讲得很晦涩，一篇简单的代码写得很复杂。不知道是自己段位不够，还是本来就是这样子的。

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业界 | 蚂蚁金服发布「定损宝」，推动图像定损技术在车险领域的应用

6 月 27 日，蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭宣布推出定损宝这个图象定损项目并不是一个简单的图像识别问题，而是隐含了所有计算机视觉经典的问题蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭现场演示了定损宝的具体使用方法。...对于定损宝背后的技术支持，蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远分析称，「这个图象定损项目并不是一个简单的图像识别问题，而是隐含了所有计算机视觉经典问题，从目标识别、检测到损伤程度的判定，到多模态的结合甚至与其他数据的结合...在深度学习框架中，原始的图象变成了一个表达，多个表达形成综合的判断，进而产生了最后的决策结果，而这个决策就是定损宝产品的输出。...蚂蚁定损宝与六名资深定损员组成的团队，就 12 个车险案例中随机抽取的案例，同时进行案件分析，输出每个按键的定损结果，定损结果准确率高者获胜。...从准确率上看，双方似乎达成了平手，但是从判定时间上，定损宝仅用 6 秒就完成了全部 12 例定损，而定损员团队则花费 6 份 48 秒才合作完成任务。 ?

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深度度量学习的这十三年，难道是错付了吗？

它奖励聚类良好的嵌入空间。实验损失和数据集研究者选择了近年来多个会议论文在度量学习领域提出的先进方法（如表 6 所示），在 11 种损失和一种损失+miner 组合上进行实验。 ?...论文 vs 现实首先，让我们看一下论文结果的普遍趋势，图 4(a) 展示了该领域中「本以为」的准确率提升，即新方法完全淘汰了旧方法。 ? 但正如图 4(b) 所示，实验结果和预期并不一致。...这些数据有一些是来源于 2016 年的提升结构损失论文，在他们的对比损失和三元组损失的实现中，他们每批采样 N/2 样本对和 N/3 样本三元组（N 是批的大小）。...其实每个领域经历过一段长时间的发展以后，都必然会有研究者回过头来进行反思。学术研究也适用于这条定律：「走得太远，忘记了为什么出发。」 ? 图源：知乎 @ 王晋东不在家。...因为，我也曾是踩过这些坑过来的」。 ? 图源：知乎 @ 王珣。

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深度学习面试题及参考答案

过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。...TensorFlow计算图 Tensorflow 是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow 中的每一个计算都是计算图上的一个节点...注意在反向传播中，当网络模型层数较多时，梯度消失和梯度爆炸是不可避免的。深度神经网络中的梯度不稳定性，根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。...在这里，我个人认为可以把图像平滑和图像滤波联系起来，因为图像平滑常用的方法就是图像滤波器。...在网上看了很多版本的解释，有从程序实例分析也有从数学上分析，我找了个相对比较直白的回答，如下： (1). ReLU函数计算简单，可以减少很多计算量。

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20道深度学习面试题，有你不知道的吗？

过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。...（7）TensorFlow计算图 Tensorflow 是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow 中的每一个计算都是计算图上的一个节点...注意在反向传播中，当网络模型层数较多时，梯度消失和梯度爆炸是不可避免的。深度神经网络中的梯度不稳定性，根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。...在这里，我个人认为可以把图像平滑和图像滤波联系起来，因为图像平滑常用的方法就是图像滤波器。...在网上看了很多版本的解释，有从程序实例分析也有从数学上分析，我找了个相对比较直白的回答，如下： (1). ReLU函数计算简单，可以减少很多计算量。

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log1 | 自己做的一个股票辅助决策小程序

用这边文章给读者们分享一下我最近的无用之作。鄙人有三陋习：一为爱炒股；二为多动；三为贪财。...右边的八个图中，我之所以这样设计是有三个原因：我喜欢看多个周期的KDJ指标，比方说5分钟，15分钟，60分钟和120分钟的，但是在一般的软件上好像不能同时看这四个（手机上的软件不能设置同时显示），所以使用...“同花顺”等软件的时候需要不停的切换时间周期比较麻烦，而现在我可以一下子看到多个图，比较省心；个股虽然可能走出和大盘不同的行情，但是作为一个风险厌恶的投资者，我个人更倾向于大盘低位，个股低位的情况才购买...这个KDJ是和传统计算的不太一样的，但是这个变化是优化还是不稳定化，目前也说不准，因为我还在拿自己做做试验哈哈。最后看一看这个月以来的账单： ? 至于为什么账单全是盈利呢？因为亏损的还在持有啊哈哈。...这就是这个软件的问题，软件不能实现给出割肉止损的信号，只能在下跌过程中反弹给出一个立场信号。 END

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第一次测试题总结

为时四十分钟的考试结束后，不到半个小时成绩就出来了，虽然成绩不那么好，但排名还行，然后学长给我们进行了讲解答疑，发现自己学的有点粗糙，没有注意那些细节性问题和概念，学以致用这方面也是有点差的。...Test 1 为什么一般需要划分出额外的校验集(validation set)用于超参数调整，而不选择直接使用测试集(test set)? ...（备注：不清楚这三个数据集概念及其作用的，可看下我以前写的关于这些的一篇文章。...Test 5 在CNN中梯度不稳定指的是什么？在神经网络训练过程中，为什么会出现梯度消失的问题？如何解决？神经网络中的梯度不稳定指的是梯度消失和梯度爆炸问题。...（备注：对于这两种问题的具体解释和为什么会出现这种问题，以及解决方法，这里不具体讨论了，我会在以后的文章中具体解释到的。） Test 6 为什么在神经网络中使用交叉熵而不是均方差作为误差函数？ 1.

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【Kaggle竞赛】迭代训练模型

image_batch,label_batch = sess.run([train_batch, train_label_batch]) # 计算损失和准确率...,打印损失和准确率 print('Step %d,train loss = %.2f,train accuracy = %.2f%%' % (step,train_loss...dtype=DT_FLOAT, shape=[10,227,227,3], _device=”/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0″]()]] 至于原因，我也不知道为什么...，还没有去细细深究，但这是我踩了两天的坑才发现的，以前也没人提过这个问题！...(train_logits, y_train_) # 计算准确率 最后，虽然我总结出了一点经验和教训，但是我希望有人来去深究里面的原因和机制，这样其实能更深入的了解和掌握TensorFlow。

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21 | 使用PyTorch完成医疗图像识别大项目：训练模型

metrics_dict['correct/pos'] = pos_correct / np.float32(pos_count) * 100#紧接着就是日志记录 log.info( #整体损失和整体准确率...mode_str, **metrics_dict, ) ) log.info( #负样本损失和负类别准确率...这个项目确实有点占空间，抓紧清理了一下我的硬盘，然后重新启动。...再仔细看一下下面两行，负样本的准确率是99.9%，但是正样本的准确率是0%？？？109个负样本一个都没有分出来！...这就好像有1000个病人说不舒服要来看病，医生告诉他们都没有病，不需要治疗，结果最后有一个病人死掉了，医生说我的诊断准确率是99.9%！

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AI拟音师出击，轻松骗过人类观众：你听到的电影音效可能来自它们

机器之心报道编辑：陈萍「我听见雨滴落在青青草地，我听见远方下课钟声响起……」多么浪漫的场景，但你有想过雨滴声和下课钟声是 AI 自动合成的吗？...定性评估波形和频谱图分析：为了进行定性评估，该研究展示了 AutoFoley 方法合成声音和原始音轨的波形与频谱图，如下图所示： ?...实验结果表明，分类器对 AutoFoley 模型生成声音的预测准确率均在 63% 以上。 ? ? 定量评估研究者还提供了模型训练和测试过程中的计算损失和准确率详情。...1）声音类别预测：为了将基于视频帧预测声音类别的准确率进行可视化展示，研究人员在图 14 中给出了模型 1 和模型 2 的归一化混淆矩阵： ?...2）损失和准确率计算：下表展示了该研究提出的模型在训练和测试阶段的平均 log 损失和准确率。 ? 人类评估结果论文作者调查了 57 名当地大学生，让他们辨认 AutoFoley 的配音。

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【论文分享】中科院自动化所多媒体计算与图形学团队NIPS 2017论文提出平均Top-K损失函数，专注于解决复杂样本

我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y，给定一组训练数据记f在样本(x, y)上损失为 (如二分类中0-1损失）令其中，我们的学习目标可以定义为我们称L为聚聚聚合合合损损损失失失（aggregate...图1结合仿真数据显示了最小化平均损失和最小化最大损失分别得到的分类结果。...以图1中的不平衡数据为例，由于正类样本很多，当采取平均聚合损失时学习到的分类器会将所有负类样本都错分成正类以达到整体损失最小。...Figure 3: 分类错误率w.r.t. k 图3给出了在二分类实验中，在四个数据集上分类错误率随k的变化的变化曲线，其中单个样本的损失分别为logistic损失和hinge损失。...▌3.总结在该工作中，我们分析了平均损失和最大损失等聚合损失的优缺点，并提出了平均Top-K损失（损失）作为一种新的聚合损失，其包含了平均损失和最大损失并能够更好的拟合不同的数据分布，特别是在多分布数据和不平衡数据中

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量化投资之机器学习应用——基于 SVM 模型的商品期货择时交易策略（提出质疑和讨论）

测试算法，在设置止损点位的基础上对择时策略进行回测检验，统计模型准确率和收益率。...模型，选择出构建模型的最佳时间窗口长度，判断的标准为滑窗内的最佳预测准确率； 4) 将滑动窗口以及最优参数代入 SVM 模型，使用当日的训练数据进行分类，预测明日的上涨或下跌，并根据预测结果设置合适的止损...使用遗传算法和技术指标数据源可以达到接近65%的交叉验证准确率。编辑成员讨论部分 1、大家观察上图进行归一化的数据，最低价竟然在最高价的上面。这是个一个思考的问题。为什么会这样？...最低价永远比最高价要小，但是为什么在进行归一化后变了呢？是算法问题，还是其他。...但是，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定，实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。而且当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

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