What-If Tool 是一个交互式可视化工具用于研究机器学习模型（WIT）。他通过辅助检查、评估和对比学习模型来帮助我们理解分类或回归问题。...优点 这个工具的目的是提供一种简单、直观、强有力的可视化接口去与训练机器学习模型和数据交互。下面是WIT的主要优点： ? 我们怎么使用WIT？...由于数据存在偏差，因此其预测仅针对一组是很自然的。毕竟，模型从提供的数据中学习，如果数据源是倾斜的，那么结果就是如此。机器学习已经在很多应用和领域得到了证明。...然而，机器学习模型的工业应用的关键障碍之一是确定用于训练模型的原始输入数据是否包含歧视性偏差。 结论 这只是一些假设工具功能的快速浏览。...WIT是一个非常方便的工具，它能够探测模型，掌握最重要的人的手中。简单地创建和训练模型不是机器学习的目的，但理解模型的原因和方式才是真正意义上的机器学习。
你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学习，第 2 章：线性代数 深度学习，第 3 章：概率与信息论 深度学习，第 4 章：数值计算 你必须知道编程知识以便开发和测试深度学习模型。...★ 机器学习基础 机器学习是基于数据训练计算机的一门艺术和科学。它是计算机科学和数学交叉的相对确定的领域，而深度学习只是它的一个很小的子领域。机器学习的概念和工具对于理解深度学习非常重要。...★★ 神经网络基础 神经网络是强大的机器学习算法。它们构成了深度学习的基础。 一个交互可视化的教程，介绍了神经网络的基础——显示简单的神经网络如何做线性回归 ★ 1....改进神经网络学习的方式 ★ 5. 为什么深度神经网络难以训练？★ 7. 深度学习的正规化 ★★★ 8. 优化训练的深度模型 ★★★ 11....这里我们提出的是：在深度学习中如何应用这些模型。
主要内容摘要 文章探讨了机器学习模型在训练过程中是如何从记忆训练数据转变为正确泛化未见输入的现象。这一现象被称为“grokking”，自 2021 年研究人员在一系列小型模型上的发现后引起了广泛关注。...文章通过观察小型模型的训练动态，揭示了这一现象的机制，并探讨了如何将这些技术应用于当前的大型模型。...深入思考与洞见 记忆与泛化的平衡：文章通过实验展示了模型如何从记忆训练数据转变为泛化解决方案。这一过程中的权重衰减、神经元数量等因素对模型性能的影响是什么？如何在实际应用中找到合适的平衡点？...模型可解释性的重要性：文章通过对小型模型的观察揭示了“grokking”现象的机制。这是否意味着我们需要更多关注模型的可解释性，以便更好地理解和优化模型的工作原理？...大型模型的挑战：文章提到了将这些技术应用于当前的大型模型的挑战。那么，如何将这些观察和理解扩展到更复杂的大型模型上？是否存在新的方法或工具来帮助我们实现这一目标？
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015
学习和纯优化的不同 用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是简接作用的，再打所述机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。...然而，通常遇到的机器学习问题，通常不知道数据分布的，只知道训练集中的样本。 将机器学习问题转换为一个优化问题的最简单方法是最小化训练集上的期望损失。...与纯优化不同的是，提前终止时代理损失函数仍然有较大的导数，而纯优化终止时导数较小。 批量算法和小批量算法 机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。...深度学习模型的训练算法通常是迭代的，因此要求使用者是定一些开始迭代的初始点。此外，训练深度模型是一个足够困难的问题，以至于大多数算法都很大程度地受这些初始化选择的影响。...还可能使用机器学习初始化模型参数，另一个常用策略是使用相同的输入数据集，用无监督模型训练出来的参数来初始化监督模型，也可以在相关问题上使用监督训练。
背景 在机器学习或者深度学习模型训练完成后，通常我们需要对输入特征进行重要度排序及筛选，好去找到一些重要度没这么高的特征，将其排除以提高模型收敛速度及准确率。...特征排序方法2 OOB 训练后使用OOB（Out of Bag）数据计算第二种方式是训练好模型之后，用Out of Bag（或称Test）数据进行特征重要性的量化计算。...再 每次一个特征shffle并预测，评判方式是输出与之前预测结果差值的标准差 下面是代码参考 for key in COLUMNS: copy = origin.copy() copy[...out[key].sum()**0.5) (pd.DataFrame(out.sum(axis=0))**0.5).sort_values(by=0 , ascending=False) DNN深度学习模型不像...，减小模型对训练数据的过拟合，从而提高模型泛化性和效果 实现方案：将训练和测试集分别打上1，0的标签并进行训练，最终模型特征重要度越高的特征就是训练和测试样本分布区别越大的特征，通过尝试去掉这些特征实现模型效果提升
该论文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。...这篇论文是写给有一定知识储备的读者，尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先，我们推导出一个监督学习问题的公式，并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。...最后，我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练，并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。 1 引言 在过去二十年里，机器学习这一迷人的算法领域几乎以史无前例的速度崛起。...（固定的步长常数在机器学习领域叫做学习率。但即使不是常数，也有人把αK 或整个序列 {αK } 叫做学习率）。该算法的收敛速度取决于函数 f 是强凸函数还是弱凸函数。...3 深度学习 沿着这些方向进行的主要进展包括深层神经网络（DNN）的运用。
深度学习网络模型分析对比 [Paper - An Analysis of Deep Neural Network Models for Practiacal Applications] 从准确率...Footprint、参数量Parameters、计算量(运算次数)Operations Count、推断时间Inference Time 和 功耗Power Consumption 几个方面对比 2016年前的模型表现...一些结论： 功耗与 BatchSize 和 网络结构无关 - power consumption is independent of batchsize and architecture....能量约束是最大可达准确率和模型复杂度的上界 - energy constraint is an upper bound on the maximum achievable accuracy and...计算量(运算次数)是推断时间的可靠估计 - the number of operations is a reliable estimate of the inference time.
Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。...知识蒸馏 蒸馏模型采用的是 迁移学习，通过采用 预先训练好 的 复杂模型（Teacher model）的 输出 作为 监督信号 去训练另外一个简单的网络。...后端压缩 会大程度上改变原始网络结构的压缩技术，且不可逆。 1. 低秩近似 使用结构化矩阵来进行低秩分解。 优点： 该方法在中小型网络模型上效果不错。 缺点： 在大型网络模型上玩不转。 2....优点： 使模型更加成熟。 缺点： 易导致网络结构随机且稀疏。由于被剪除的网络连接在分布上缺乏连续性，导致在实际使用模型时，CPU cache和内存之间会增加很多不必要的频繁切换。...二值网络 所有 参数的取值 只能是 ±1 。 ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 深度压缩之蒸馏模型
，第1周：循环序列模型] 本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。...我们用什么样的方式来表示 x^{\left \langle t \right \rangle} 呢，在机器学习场景下我们依旧希望是向量化的表征，一种方法是我们会构建一个囊括大部分出现的字的词汇库vocabulary...即使到今天大家看到很多新型神经网络模型训练使用的基础任务之一都还是语言模型。RNN模型能比较好地建立语言模型。 我们以一个例子来解释一下什么是语言模型。...5.RNN 梯度消失与梯度爆炸 [循环神经网络的梯度消失 Vanishing Gradients with RNNs] 梯度消失与梯度爆炸是深度神经网络中很重要的问题，对于RNN而言，序列较长也容易有对应的问题...9.深度循环神经网络(DRNN) [深层循环神经网络 Deep RNNs] 为了进一步提升模型的学习能力，我们可以在RNN的每个时间步上，也增加隐层数量，构建深度循环神经网络(Deep RNN)。
来源商业新知网，原标题：如何优化深度学习模型 看过了各式各样的教程之后，你现在已经了解了神经网络的工作原理，并且也搭建了猫狗识别器。你尝试做了了一个不错的字符级RNN。...深度学习的一个非常重要的步骤是找到正确的超参数，超参数是模型无法学习的。 在本文中，我将向你介绍一些最常见的（也是重要的）超参数，这些参数是你抵达Kaggle排行榜＃1的必经之路。...但是对于我们绝大多数只想在黑色星期五销售之后用经济型机器分类猫狗的人来说，现在是时候该弄清楚如何使这些深度学习模型真正起作用了。 超参数优化算法 网格搜索 这是获得良好超参数的最简单方法。...在训练神经网络时还有许多其他因素需要考虑，例如你将如何预处理数据，定义模型，你还需要真的搞定足够跑这一整个流程的计算力。 Nanonets提供易于使用的API来训练和部署自定义深度学习模型。...虽然你可能会认为，让模型重度依赖于计算立会导致只有那些能够承受如此计算力的人群获得最好的模型，但像AWS和Nanonets这样的云服务有助于实现我们普通民众对强大机器计算力的访问、使深度学习更容易普及。
1.9构建机器学习模型 我们使用机器学习预测模型的工作流程讲解机器学习系统整套处理过程。 整个过程包括了数据预处理、模型学习、模型验证及模型预测。...1.9.1数据预处理（特征工程） 数据预处理是机器学习应用的必不可少的重要步骤之一，以提到的Iris Dataset为例，将花朵的图像看做原始数据，从中提取有用的特征，其中根据常识我们可以知道这些特征可以是花的颜色...（3）不同机器学习算法的默认参数对于特定类型的任务来说，一般都不是最优的，所以我们在模型训练的过程中会涉及到参数和超参数的调整。 什么是超参数呢？...超参数是在模型训练之前已经设定的参数，一般是由人工设定的。 什么是参数呢？参数一般是在模型训练过程中训练得出的参数。...假设每份数据的标号为0-9，第一次使用标号为0-8的共9份数据来做训练，而使用标号为9的这一份数据来进行测试，得到一个准确率。
Attack ML Model 随着AI时代机器学习模型在实际业务系统中愈发无处不在，模型的安全性也变得日渐重要。机器学习模型很可以会遭到恶意攻击，比较直接就能想到的如：人脸识别模型的攻击。...训练出具有对抗性的机器学习模型，在业务系统存在着越来越重要的实际意义。 2. Attack 机器学习模型攻击要做的事情如下图所示： ? 假设我们有一个Network用来做动物的图像识别。...机器学习模型攻击是在x0x^0x0上加上一个微小的噪音Δx\Delta xΔx，使得图片看起来还是一只“Tiger Cat”，但是通过Network的预测结果却是其他动物了。...其中，网络参数θ\thetaθ是固定，网络调整的是输入的x′x^{'}x′ 有目标攻击（使得被攻击的模型将输入预测成特定某一类）的攻击，则损失函数为： ?...该方法相当于使用了非常大的学习率，并且采用L-infinity距离，再把xxx拉回到正方形的角上。 2.4 Black box attack 之前讲的都是白盒攻击，即模型的网络结构我们都是知道的。
LR模型，理解成一个线性方程：如果只有一个特征：也就是y=ax+b,如果有两个特征也就是y=ax1+bx2+c 这里我们根据 距海边的距离 预测 城市的最高温度。...30.79, 33.85, 30.91, 31.74])# 城市温度 model.fit(near_citys_dist.reshape(-1,1),near_citys_max_temp)#根据数据训练模型
本文图片皆引自吴恩达机器学习教学视频，是对视频内容的提炼和总结，本文内容适合正在入门的初学者。...注：评估模型性能时，最简单的做法是对数据集按照一定比例进行拆分，主流做法是将数据集按照7：3或者8：2的比例拆分成训练集和测试集。...拆分比例为6：2：2，这样做可以用于筛选合适的模型，如下图： 注：图中有3个神经网络模型，分别用每一个模型在训练集上进行训练，会得到3组参数，将训练好的模型在验证集上进行验证，查看每一个模型的损失函数Jcv...(w,b)，找到误差最小的模型，假设第二个模型在验证集上的损失最小，那么最后再把第二个模型放到测试集上进行测试。...注：如果模型本身具有高偏差，则无法训练更多的数据。 注：如果模型具有高方差，那么通过获取更多的训练数据，可能是有帮助的。
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。...引言：基本模型评价术语和技术 机器学习已经逐渐深入到了我们生活的中心。无论是学术研究还是商业应用，共同的出发点都是希望做出“好”的预测。...模型：在机器学习领域中，假设和模型这两个术语常常可以互换使用。而在其他领域中，这些术语往往代表有不同的含义：一个假设可以认为是研究人员“有根据的猜测”，而模型则是用来检验这个假设的猜想的表现。...超参数：超参数是机器学习算法的调优参数（tuning parameters），例如，逻辑回归损失函数中L2惩罚的正则化强度（regularization strength），或决策树分类器最大深度的设置值...在此假设下，第5步的性能评估可能会略微低估第6步得到的模型性能。 ▌3.4 K-Fold交叉验证 在机器学习中，模型评估和模型选择最常用的方法是k-fold交叉验证。
机器学习 模型介绍 监督学习-回归模型 线性回归模型 线性方程求解 线性回归模型 最小二乘法 求解线性回归 多元线性回归 梯度下降法求解线性回归 梯度下降法和最小二乘法 分类模型 K近邻 KNN示例 KNN
目前常用的深度学习模型加速的方法是：将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解，那么TensorRT是什么呢？...我将实现深度学习模型加速整体分成了两部分： 模型转换部分。实现 Pytorch/Tensorflow Model -> TensorRT Model 的转换。 模型推断（Inference）部分。...（我也是使用这种方法的，由于torch.inverse只是对一个矩阵取逆，在模型训练之前，我就对矩阵取逆，直接将该结果送入模型，在网络中就不需要取逆了，从而避免了模型转换时出现错误。）...伯恩legacy(https://zhuanlan.zhihu.com/p/88318324) 6、结束语 本文到这里就结束了，大概介绍了一下如何利用TensorRT对深度学习模型进行加速。...深度学习模型加速是一个繁杂的任务，需要注意的是，本文并没有对各个内容进行详细的讲解，更多的是提供一种整体的框架、流程，并给出相应的解决指南，这一点从文中嵌入的各个链接也可以看出。
来源商业新知网，原标题：选机器学习还是深度学习，看完就不纠结了~ 大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？...我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？ 在入门时，很多人都会被这几个问题绕晕了。但相信我，看完这篇文章，所有的这些疑惑都会被解决！...机器学习的背后是预测编码，聚类和视觉热图等分析方法。我们打开某宝、某东时的购物推荐就是机器学习的一个应用啦~ 三、什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的子领域，是人工神经网络的另一个名字。...简而言之， 机器学习是人工智能的一部分，深度学习是机器学习的一部分，这就是三者的关系。 「机器学习」vs. 「深度学习」，我应该学哪个？...二、深度学习详解 深度学习，又叫人工神经网络，和其它所有机器学习一样都是基于算法。
2019 年第 48 篇文章，总第 72 篇文章 本文大约 1500 字，阅读大约需要 4 分钟 今天主要分享两份 Github 项目，都是采用 PyTorch 来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型...之后作者还研究了残差单元、学习率策略以及数据增强对分类性能的影响，比如 类似金字塔网络的残差单元设计(PyramidNet-like residual units) cosine 函数的学习率递减策略(...除了这个实验，后面作者还继续做了好几个实验，包括对 batch 大小、初始学习率大小、标签平滑等方面做了不少实验，并给出对应的实验结果。 最后给出了这些网络模型的论文、不同训练策略的论文。...这个项目除了实现对应的网络模型外，使用不同技巧或者研究基本的 batch 大小、初始学习率都是可以给予我们一定启发，有些技巧是可以应用到网络中，提高分类性能的。...模型都有一致的预训练模型加载器，即可以决定是否采用预训练模型最后一层或者输入层是否需要从 3 通道变为 1通道； 训练脚本可以在不同模式下使用，包括分布式、单机多卡、单机单卡或者单机 CPU 动态实现池化层的操作
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