随机池化一方面最大化地保证了Max值的取值，一方面又确保了不会完全是max值起作用，造成过度失真。除此之外，其可以在一定程度上避免过拟合。...而人类对外界的认知一般是从局部到全局、从片面到全面，先对局部有感知的认识，再逐步对全体有认知，这是人类的认识模式。...因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。这种模式就是卷积神经网络中降低参数数目的重要神器：局部感受野，节省了内存。...因此，在局部连接中隐藏层的每一个神经元连接的局部图像的权值参数（例如5×5），将这些 权值参数共享 给其它剩下的神经元使用，那么此时不管隐藏层有多少个神经元，需要训练的参数就是这个局部图像的权限参数（例如...可以调整： 数据分布，训练集和测试集的比例，有无噪声，批大小； 特征，神经元个数和层数； 学习率，激活函数，正则化与否以及大小，分类还是回归。
MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳。...因此，我们需要随机地初始化神经网络的参数值，简单的一般会在 ? 的均匀分布中去随机抽取，其中d是一个神经元接受的输入维度。...我们知道，神经网络有很多层，每经过一个隐含层，训练数据的分布会因为参数的变化而发生改变，导致网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，这样子会增加训练的复杂度以及过拟合的风险。...Stride（步长） 也就是Filter移动的步伐大小，上面的例子为1，其实可以由我们自己来指定，有点像是学习率。 ?...稀疏交互会把时间复杂度减少好几个数量级，同时对过拟合的情况也有一定的改善。 2）Parameter Sharing（参数共享） 指的是在同一个模型的不同模块使用相同的参数，它是卷积运算的固有属性。
CNN本质上是一个多层感知机，其成功的原因关键在于它所采用的局部连接和共享权值的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。...CNN是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。...卷积层的map个数是在网络初始化指定的，而卷积层的map的大小是由卷积核和上一层输入map的大小决定的，假设上一层的map大小是n*n、卷积核的大小是k*k，则该层的map大小是(n-k+1)*(n-k...CNN是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。网络中包含简单元（S-元）和复杂元（C-元），S-元聚合在一起组成S-面，S-面聚合在一起组成S-层。...而CNN采用的是权值共享，这样一来通过一幅特征图上的神经元共享同样的权值就可以大大减少自由参数，这可以用来检测相同的特征在不同角度表示的效果。
「随机梯度下降」（即每次迭代时只采集一个样本来更新参数）通过在梯度方向上引入随机性，可以有效地逃离鞍点， 另一方面，在非常大的神经网络中，「局部最小解」对应的训练损失通常都非常接近于全局最小解，此外大部分的局部最小解是等价的...而如果一个神经元的净输入的分布在神经网络中是动态变化的，比如循环神经网络（同一节点在不同时刻的分布不同）和 Transformer，那么就无法应用批量归一化操作。...参见第二部分 「超参数优化」主要存在两方面的困难：一方面是超参数优化是一个组合优化问题，无法像普通参数那样通过梯度下降方法进行优化；另一方面则是评估一组超参数「配置」的时间代价非常高，导致一些优化方法（...2 网络正则化 机器学习模型的关键是泛化问题，即在样本真实分布上的「期望风险」最小化（即泛化误差）。而训练数据集上的「经验风险」最小化和期望风险并不一致，神经网络的极强拟合能力会导致过拟合的出现。...一方面我们希望优化算法能找到一个全局最优解（或较好的局部最优解），另一方面我们又不希望模型优化到最优解，这可能陷入过拟合。优化和正则化的统一目标是期望风险最小化。
另一方面，可以生成合成数据以增加标记数据。albumentations和imgaug可以生成图像数据，而nlpaug可以生成文本数据。 如果你了解你的数据，你应该量身设计数据扩充方法。...在计算机视觉任务中，可能大部分训练数据是白天的图片，而测试数据是夜间的图片。 ? 如果发现训练损失/准确度和测试损失/准确度之间存在很大差异，可以从两个数据集中随机抽取一些样本进行检查。...可以考虑执行超参数调整，而不是使用默认/常规学习速率、epoch、batch size。考虑使用波束搜索、网格搜索或随机搜索来识别更好的超参数和优化器。...这种方法相对简单，只需改变超参数，但可能需要较长的时间。 重新查看数据并引入额外的特征。 过拟合问题（Addressing Overfitting） 除了欠拟合，你还可能面临着过拟合的问题。...生产（Production） 元数据联系（Meta Data Association） 在模型推出后，需要检查一些例外数据。一种方法是生成ID并将添加到数据库中。
现实中特定任务的数据分布往往满足某类假设，从而可以设计在这类分布上效果更好的学习算法。 这意味着机器学习并不需要寻找一个通用的学习算法，而是寻找一个在关心的数据分布上效果最好的算法。...比如训练、验证和测试集的类别比例差别很大，则误差估计将由于三个集合数据分布的差异而产生偏差。 因此，分类任务中必须保持每个集合中的类别比例相似。...2.2.4 自助法 在留出法和 k-fold 交叉验证法中，由于保留了一部分样本用于测试，因此实际训练模型使用的训练集比初始数据集小，这必然会引入一些因为训练样本规模不同而导致的估计偏差。...首先为每个超参数定义一个边缘分布，如伯努利分布（对应着二元超参数）或者对数尺度上的均匀分布（对应着正实值超参数）。 然后假设超参数之间相互独立，从各分布中抽样出一组超参数。 使用这组超参数训练模型。...模型评估 分类模型评估的方法及Python实现 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？
比如成绩，可以分为高、中、低三个档次，并且存在“高>中>低”的大小关系，那么序号编码可以对这三个档次进行如下编码：高表示为 3，中表示为 2，低表示为 1，这样转换后依然保留了大小关系。...当然，独热编码也存在一些缺点： 1.高维度特征会带来以下几个方面问题： KNN 算法中，高维空间下两点之间的距离很难得到有效的衡量； 逻辑回归模型中，参数的数量会随着维度的增高而增加，导致模型复杂，出现过拟合问题...3.3.4 二元化 定义：特征二元化就是将数值型的属性转换为布尔型的属性。通常用于假设属性取值分布是伯努利分布的情形。 特征二元化的算法比较简单。对属性 j 指定一个阈值 m。...其中分桶的数量以及每个桶的大小都是超参数，需要人工指定。每个桶的编号为 0，1，...，M，即总共有 M 个桶。...3.选择分桶大小时，有一些经验指导： 分桶大小必须足够小，使得桶内的属性取值变化对样本标记的影响基本在一个不大的范围。 即不能出现这样的情况：单个分桶的内部，样本标记输出变化很大。
在经典应用中，卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。...3、可以缓解过拟合问题的发生。Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。...比如一个3×3×1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。...然后重复这一过程： 恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样没有更新w参数，而没有被删除的神经元已经有所更新） 从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（同时备份被删除神经元的参数）。...Python装饰器解释 装饰器本质上是一个 Python 函数或类，它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数/类对象。
它具有6000万个参数和650,000个神经元，该神经网络由五个卷积层，其中一些有池化层，和三个全连接层且有1000-way的softmax回归模型。...使用非饱和神经元和GPU加速加快训练速度，并采用dropout正则化方法来减少全连接层中的过拟合，取得了不错的实验效果。...多GPU训练 120万的训练样本过于庞大，所以使用两个CPU并行处理，它们可以直接读取和写入彼此的内存，而不需要通过主机内存。...在实现的过程中，转换后的图像是在CPU上的用Python生成的，而GPU正在训练上一批图像因此，这个数据增广方案实际是计算上免费的。 第一种形式包括生成图像转换和水平翻转。...在整个ImageNet训练集的RGB像素集上执行PCA，对每个训练图像，成倍增加已有主成分，比例大小为对应特征值乘以一个从均值为0、标准差为0.1的高斯分布中提取的随机变量。
神经网络的训练或学习主要目的是通过学习算法得到解决指定问题所需的参数，这些参数包括各层神经元之间的连接权重以及偏置等。...以下是一些主要的神经网络训练算法及其特点和适用场景： 反向传播算法（Backpropagation） ： 特点：通过计算隐藏层中每个神经元的误差，并根据误差更新连接权重，直到达到终止条件或训练轮数...训练数据集并行：将训练数据集划分为多个子集，分别分配给不同的计算节点，适合于分布式系统。 适用场景：节点并行适用于资源受限的小规模数据集，而训练数据集并行更适合于大规模数据集和分布式系统。...参数共享：通过卷积核的参数共享，减少了模型的参数数量，提高了计算效率。...使用dropout技术可以有效防止过拟合，而通过增加正则化项或使用早停法（Early Stopping）可以避免欠拟合问题。
偏差则表现为在特定分布上的适应能力，偏差越大越偏离真实值。 方差 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化， 即刻画了数据扰动所造成的影响。方差越大，说明数据分布越分散。...越复杂的模型，越是会尝试对所有的样本进行拟合，甚至包括一些异常样本点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反映了在这个区间里的导数很大，而只有较大的参数值才能产生较大的导数。...而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。 2....Dropout在训练时采用，是为了减少神经元对部分上层神经元的依赖，类似将多个不同网络结构的模型集成起来，减少过拟合的风险。而在测试时，应该用整个训练好的模型，因此不需要dropout。...例如在三层网络结构中，如果失活概率为0.5，则平均每一次训练有3个神经元失活，所以输出层每个神经元只有3个输入，而实际测试时是不会有dropout的，输出层每个神经元都有6个输入。
平时用户访问又没那么集中，存在巨大的流量不均衡问题。直接将模型部署到移动端，并在置信度较高情况下直接返回结果，而不需要请求服务端，可以大大节省服务端计算资源。...8倍 1.1.2 权值共享 相对于DNN全连接参数量过大的问题，CNN提出了局部感受野和权值共享的概念。...这是因为一方面框架层有些算子只支持浮点运算，需要专门实现算子定点化才行。另一方面，高精度推理准确率相对高一些。伪量化可以实现模型压缩，但对模型加速没有多大效果。...1.3.2 突触剪枝 突触剪枝剪掉神经元之间的不重要的连接。对应到权重矩阵中，相当于将某个参数设置为0。常见的做法是，按照数值大小对参数进行排序，将大小排名最后的k%置零即可，k%为压缩率。...常见做法是，计算神经元对应的一行和一列参数的平方和的根，对神经元进行重要性排序，将大小排名最后的k%置零。
1.Dropout Dropout通俗理解就是，在神经网络训练的时候，有时因为神经元过多，模型参数过多等原因而导致过拟合，dropout以概率p让一部分神经元失活，从而达到降低过拟合的效果。...3.Batch Norm Batch Norm的提出是为了解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即随着参数的不断更新，每一层的输出数据的分布是不断变化的，导致后一层需要重新去拟合新的分布...因为用全量训练集的均值和方差容易过拟合，对于BN，其实就是对每一批数据进行归一化到一个相同的分布，而每一批数据的均值和方差会有一定的差别，而不是用固定的值，这个差别实际上能够增加模型的鲁棒性，也会在一定程度上减少过拟合...4.3 Dropout Dropout是在训练过程中以一定的概率的使神经元失活，即输出为0，以提高模型的泛化能力，减少过拟合。而在测试时，应该用整个训练好的模型，因此不需要dropout。...假设失活概率为p ，就是这一层中的每个神经元都有p的概率失活，如图1的三层网络结构中，如果失活概率为0.5，则平均每一次训练有3个神经元失活，所以输出层每个神经元只有3个输入，而实际测试时是不会有dropout
每个Frontier节点有8个MI250X GPU构成，每个都有64GB的HBM内存。 因此，内存需求表中，可以得出结论：要拟合模型的一个副本，模型并行化是必要的。...研究人员使用hipify工具将CUDA源代码转换为HIP代码，使用hipcc构建可共享对象（so文件）然后使用pybind从Python代码访问这些可共享对象。 2....初始化过程需要指定一个计算节点作为「主」节点，所有分布式进程都需要它的IP地址。 研究人员修改了代码库，以接受MASTER ADDR作为参数。...直观地说，管线阶段越多，意味着通信发生前的计算量越少。 在全局批次大小（微批次数量）固定的情况下，管线阶段数量越多，计算量越少。 气泡大小会随着管线级数的增加而增加。...研究人员还尝试增加管线级数，同时保持PMP固定不变，按比例增加全局批量大小。 观察结果III.3：在保持全局批量大小不变的情况下，增加管线级数会增加管线气泡的大小，并降低训练性能。
L1正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而L2正则化中， 添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...对它们的惩罚值都相同，导致那些参数大小和惩罚值相等的参数，一减就变为 0，而L2对参数的惩罚值是根据参数本身的大小来变化的，越小的参数惩罚值越小，越大的参数惩罚值越大，所以最终使得所有参数都接近 0，但不会等于...早停法通过确定迭代次数解决这个问题，不需要对特定值进行手动设置。 10、 基于函数模型的正则化 10.1、 参数共享 ? 在同一网络的多个部分中重用一定的可训练参数，这种方法称为权值共享。...当两个模型执行足够相似的分类任务并且具有相似的输入/输出分布时，模型参数之间应当存在一些相关性， 这时认为模型参数具有一定的可重用性，应用这一正则化方法可以使得模型比使用单独训练参数的模型更加简单。...在元学习中也使用类似的任务共享概念，即来自同一个领域的多个任务按顺序学习并使用之前获得知识作为新任务的偏置；而在迁移学习中则将来自于一个领域的知识迁移到另一个领域，从而实现多任务学习。
大规模概率编程 概率编程可以灵活创建自定义概率模型，主要关注从数据中洞悉和学习。这种方法本质上是贝叶斯方法，所以我们可以指定先验来告知和约束我们的模型，并得到后验分布形式的不确定性估计。...这些算法拟合后验的分布（比如正态分布），将采样问题转换为优化问题，而不是从后验中采样。...在分层数据集中运用神经网络，我们可以对子组训练单个神经网络，而同时还能获得全局的表示。比如，假设一个网络被训练用来从汽车图片中分类车型。...例如，贝叶斯非参数化可以用来灵活调整隐藏层的大小和形状，根据在训练过程中碰到的问题最佳地扩展网络架构。目前，这需要昂贵的超参数优化和大量的系统知识。...PyMC3中的贝叶斯神经网络 生成数据 首先，我们生成一些小型数据——一个简单的二元分类问题，非线性可分。
(3)、然后继续重复这一过程：恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。...而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。...此处的p(1)=0.8和p(0)=0.2酒糟做先验概率(prior probability)，指的是在观测前我们就已知的结果概率分布 p(y)。此处我们不需要观测硬币尺寸，就可以大胆推测硬币的正反。...显然，前文提到的估算方法是很不准确的，因为没有考虑到硬币的属性。而且现实情况中我们往往可以观测到硬币的一些属性，而非完全一无所知。因此，我们尝试回答：“当我观测到硬币大小时，它正面朝上的概率是多少？”...通常，我们应该对我们的数据做一些初步的假设，并在我们的模型中为训练数据中没有看到的波动留出空间。总结到目前为止：偏差是指我们忽略了多少数据，而方差是指我们的模型对数据的依赖程度。
摘要 联邦学习通常为所有客户端生成一个全局共享模型，但由于数据在设备间的非IID分布，统计上的异质性经常导致这样的情况：对于一些客户来说，仅根据其私有数据训练的本地模型比全局共享模型表现更好。...目前已经提出了一些技术来个性化全局模型，以便更好地为个人客户工作，本文调查了最近关于这一主题的研究。 I. 引言 许多数据集本质上是分散的，在联邦学习中，这些数据分布在各个客户端。...在一些论文中提供了一个具有泛化保证的学习理论框架：迁移学习利用经过训练的全局模型的参数对局部数据进行初始化训练，从而利用全局模型提取的知识，而不是从头学习。...MAML分两个阶段进行：元训练和元测试。元训练在多个任务上构建全局模型，而元测试则针对不同的任务分别调整全局模型。...在个性化过程中，过度拟合是一个重要的挑战，特别是对于本地数据集较小的客户。鉴于此，Yu提出将全局共享模型作为教师，将个性化模型作为学生，这样就可以减轻个性化过程中过拟合的影响。
1.CNN的特点以及优势 改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。...2.权值共享：减少参数数量，因此降低训练难度（空间、时间消耗都少了）。...2.dropout是一种CNN训练过程中防止过拟合提高效果的方法 3.dropout带来的缺点是可能减慢收敛速度：由于每次迭代只有一部分参数更新，可能导致梯度下降变慢 4.测试时，需要每个权值乘以P...在一些研究成果中，作者通过实验表明：人脸在不同的区域存在不同的特征（眼睛／鼻子／嘴的分布位置相对固定），当不存在全局的局部特征分布时，Local-Conv更适合特征的提取。...3.神经网络的参数量计算 4.计算空洞卷积的感受野 5.mAP的计算 6.Python tuple和list的区别 7.Python的多线程和多进程，Python伪多线程，什么时候应该用它 8.tensorflow
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