@度量学习系列 Author: 码科智能 使用多类N对损失改进深度度量学习 度量学习是ReID任务中常用的方式之一，今天来看下一篇关于如何改进度量学习的论文。...，L 是类别的总数，上面的等式类似于多类逻辑损失（即 softmax 损失）。...在度量学习中每个样本都应该有一个类别，那么在扩大数据规模时，比如当向量的维度是几百万的时候，计算复杂度是相当高的。...N-pair-mc 损失：多类 N-pair 损失 (N-pair-mc)，可以表示为： 提出的 N-pair-mc 损失是一个新颖的损失，由两个不可或缺的组成部分组成：(N+1)-tuplet 损失...这意味着每个 f 的每个正 f+ 将变成另一个 f 的 f-，如上图 © 所示。 4. 难负类挖掘和正则化 难负数据挖掘被认为是许多基于三元组的距离度量学习算法的重要组成部分。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。 图数据在现实世界的各种应用中无处不在。...然而，大多数图挖掘算法缺乏对公平性的考虑。因此，它们可能对某些人口次群体或个人产生歧视性的结果。这种潜在的歧视导致社会越来越关注如何缓解图挖掘算法中表现出的偏见。...本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。首先介绍了几个广泛使用的公平性概念和相应的指标。然后，对现有的去偏置图挖掘算法技术进行了有组织的总结。...展示了不同的现实世界应用在去偏后如何受益于这些图挖掘算法。对当前的研究挑战和开放问题提出了见解，以鼓励进一步取得进展。...Part 2:图挖掘公平性符号与度量 Fairness Notions and Metrics in Graph Mining Why is it necessary to define fairness
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...添加我们自己的分类器层 现在要将下载的预训练模型用作我们自己的分类器，我们必须对其进行一些更改，因为我们要预测的类数可能与模型已训练的类数不同。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个类进行分类而设计的，但是我们只需要 6 类分类，所以稍微改变一下这个模型。...替换最后一层后的新模型： 我已经用我自己的分类器层替换了分类器层，因为我们可以看到有 6 个 out_features，这意味着 6 个输出，但在预训练模型中还有一些其他的数字，因为模型经过训练，可以对这些数量的类进行分类...通过继承基类为每个模型创建一个类，该类具有任何模型训练期间所需的所有有用函数。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...在这里选择了人们最常用的策略，那就是用自己的分类层替换模型的最后一层。 其他策略是您可以从最后一个删除一些图层，例如已经删除了最后三个图层并添加了自己的分类图层。...但是只需要6类分类，因此可以稍微更改此模型。...通过继承基类为每个模型创建一个类，该基类具有训练任何模型期间所需的所有有用功能。
在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...这些是流行的图像分类网络，并被用作许多最先进的目标检测和分割算法的主干。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
偏斜类 所谓的偏斜类（Skewed Class）的问题，对于二元分类来说，其实就是一种分类的数据量远远大于另外一种分类。...以是否恶性肿瘤（癌症）的分类为例，我们希望能根据病人的一些特征判断病人是否患有癌症（y=1表示有癌症，y=0表示没有癌症）。...这样的话，你就知道我们的算法有多离谱了。因为，如果我们不管三七二十一全部给预测为y=0（没有癌症），那也只有0.5%的错误。 ? 像上面这种某一种分类占比特别大的情况，被称为偏斜类。...很明显，对于偏斜类的误差度量需要优化。 偏斜类的误差度量 前面癌症判断那个例子中，假如我们采用了一些办法将算法从99.2%的准确率提升到99.5%的准确率，那我们对算法的这些改进是否有效呢？...这是比较难判断的。 当我们遇到偏斜类时，经常使用查准率（Precision）和召回率（recall）的概念。这两个概念适用于二分类问题。 对于一个二分类问题，预测结果和实际结果有四种组合。
本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。...背景 让我们首先了解类别不平衡数据集的一般的处理方法，然后再学习 focal loss 的解决方式。 在多分类问题中，类别平衡的数据集的目标标签是均匀分布的。...若某类目标的样本相比其他类在数量上占据极大优势，则可以将该数据集视为不平衡的数据集。...对具体图像分类问题，对数据增强技术方案变更，以便为样本不足的类创建增强的数据。...将 Focal Loss 应用于欺诈检测任务 为了演示，我们将会使用 Kaggle上的欺诈检测数据集 构建一个分类器，这个数据及具有极端的类不平衡问题，它包含总共6354407个正常样本和8213个欺诈案例
模型选择 本人相关文章： 逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR） 基于sklearn的LogisticRegression二分类实践 sklearn多类和多标签算法： Multiclass...classification 多类分类 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。...比如，对一系列的橘子，苹果或者梨的图片进行分类。多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以是梨，但不能同时被归类为两类。...固有的多类分类器: sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”multinomial”) 1对多的多类分类器:...当存在结时（两个类具有同样的票数的时候）， 1对1分类器会选择总分类置信度最高的类，其中总分类置信度是由下层的二元分类器 计算出的成对置信等级累加而成。
以下是递归神经网络的概念： 它们利用顺序信息。 他们有一个记忆，可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即我=最后讲的内容将影响我=接下来要讲的内容。 RNN是文本和语音分析的理想选择。...最常用的RNN是LSTM。 以上是递归神经网络的体系结构。 “ A”是前馈神经网络的一层。 如果只看右侧，则会经常通过每个序列的元素。 如果解开左侧，它将看起来完全像右侧。...假设正在解决新闻文章数据集的文档分类问题。 输入每个单词，单词以某种方式彼此关联。 当看到文章中的所有单词时，就会在文章结尾进行预测。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...然后将其拟合到密集的神经网络中进行分类。 用它们relu代替tahn功能，因为它们是彼此很好的替代品。 添加了一个包含6个单位并softmax激活的密集层。
本文用Python实现了常见的几种距离度量、二分类损失函数。 设 和 为两个向量，求它们之间的距离。...，是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。...以数学的观点来看，切比雪夫距离是由一致范数（uniform norm）（或称为上确界范数）所衍生的度量，也是超凸度量（injective metric space）的一种。...= y) / len(x) 6.二分类损失函数 在二分类的监督学习中，支持向量机、逻辑斯谛回归与最大熵模型、提升方法各自使用合页损失函数、逻辑斯谛损失函数、指数损失函数，分别写为： 这 3 种损失函数都是...总结本文用Python实现了常见的几种距离度量、损失函数，欢迎收藏！
今天要跟大家介绍的图表是多度量的不等宽柱形图！ ▽▼▽ 这种多度量的不等宽柱形图，在制作技巧上，与之前讲过的两篇不等宽柱形图有异曲同工之妙，但是在数据表达与展示上，更加强大，可以展示三个维度的数据！...●●●●● 之前已经讲过这类图表的制作的核心技巧，这类图表制作的重难点是在与作图数据的组织而非图表制作过程，所以对于原数据的加工整理过程相当耗时费力。...其中横轴J列数据可以通过填充功能完成，右侧的数据可以通过批量输入功能完成（选中需要输入相同数字的单元格，然后在公式栏中输入要键入的数字，Ctrl+shift+enter）可以实现批量输入相同数字的效果。...当然如果你想做的更加的炫酷一点儿，让每一位候选人在不同的年龄段中的数据都能带上不同的颜色。那么对于作图数据整理就需要更加复杂的步骤。 ---- 2、错行组织（堆积百分比条形图） 作图数据： ?...与第一个图标的步骤一样，调整条形图的数据系列顺序，并设置间距为零。 ? ? 进一步的简化图表其他元素，修改字体、配色、删除冗余元素。 ? 最后完成的图表相当的专业。
书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类 文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类...、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类，开箱即用。...分类可以分为多分类和多标签分类。...多分类的标签是排他的，而多标签分类的所有标签是不排他的。...多标签分类比较直观的理解是，一个样本可以同时拥有几个类别标签， 比如一首歌的标签可以是流行、轻快，一部电影的标签可以是动作、喜剧、搞笑等，这都是多标签分类的情况。
[深度概念]·多标签分类与多分类的通俗理解 想到了一个很恰当比方 其实类似与多选题与单选题的问题 多分类(单选题)就是选出最大正确概率的选项 多标签(多选题)需要判断每个选项是否正确 也不难理解多分类需要用...softmax激活使得每个选项转化为概率 而多标签分类使用singmod转化为多个二分类问题 多标签的难点也类似于多选题对于单选题的难度
然而大部分的文本分类文章和网上教程是二进制的文本分类，像垃圾邮件过滤（spam vs. ham）、情感分析（积极的和消极的）。在大量实例中，我们现实世界的问题要比这些复杂的多。...因此，这是我们今天要做的：将消费者的财务投诉分成12个预定义的类。这些数据可以从 data.gov 下载。...这是一个多类文本分类问题。我已经迫不及待地想看下我们完成的结果。 数据浏览 在投入训练机器学习模型前，我们应当先看一些实例以及每个类别中投诉的数量： ? ?...清理后，这是我们要使用的最初的5行数据： ? ? 图2 不平衡的分类 我们看到每个产品的投诉数值不平衡。消费者的投诉多针对索回债款、信用报告和房屋抵押贷款。 ? ?...在一些例子中，像欺诈侦测和癌症预测，我们将仔细设置我们的模型或人工平衡数据集，比如通过欠采样和过采样每个类。 然而，在我们的学习不均衡的数据的例子中，我们会将兴趣点放在占少数的的分类上。
2 您如何做文本分类？ Doc2vec是一个NLP工具，用于将文档表示为向量，是word2vec方法的推广。为了理解doc2vec，最好理解word2vec方法。 ?...教程 word嵌入的文档分类教程 在使用Scikit-Learn进行多类文本分类时使用相同的数据集，在本文中，我们将使用Gensim中的doc2vec技术对产品的投诉进行分类。...数据 目标是将消费者金融投诉分为预先定义好的12类。这些数据可以从data.gov下载。...然而，这些类是不平衡的，一个朴素分类器预测所有要收债的东西只会达到20%以上的准确率。 让我们看几个投诉叙述及其相关产品的例子。...在本文中，我使用训练集对doc2vec进行训练，但是在Gensim的教程中，使用整个数据集进行训练，我尝试了这种方法，使用整个数据集对doc2vec分类器进行训练，用于我们的消费者投诉分类，我的准确率达到了
无论是Power BI 还是在Excel的Power Pivot中，当度量值非常多的时候，我们都有必须将度量值分门别类地进行分类管理。...本期文章，我们将讲解如何在Excel的Power Pivot和Power BI中分别对度量值进行分类管理，方便我们对度量值进行管理和维护。...---- 本期导读 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 二、Power BI中按文件夹分类管理度量值 ---- 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 在Excel...二、Power BI中按文件夹分类管理度量值 在Power BI中，也可以通过设置多层级的文件夹来管理度量值。 度量表必须是依靠于表来存在的，所以，我们可以通过建立新表的方法来管理度量值。...其他的可依次参照以上的步骤可完成对度量值按文件夹分类。
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 ?...Pytorch中封装了相应的数据读取的类函数，通过调用torch.utils.data.Datasets函数，则可以实现读取功能。 ?...多类别分类”给公众号 4 训练及参数调试 初始学习率设置为0.01，batch size设置为8，衰减率设置为0.00001，迭代周期为15，在不同框架组合下的最佳准确率和最低loss如下图所示： ?...总结 以上就是整个多类别图像分类实战的过程，由于时间限制，本次实战并没有对多个数据集进行训练，因此没有列出同一模型在不同数据集上的表现。...往期精选 【技术综述】你真的了解图像分类吗？ 【技术综述】多标签图像分类综述 【图像分类】分类专栏正式上线啦！初入CV、AI你需要一份指南针！
数据探索 将从Kaggle 的Boat数据集开始，以了解多类图像分类问题。该数据集包含约1,500种不同类型的船的图片：浮标，游轮，渡船，货船，吊船，充气船，皮划艇，纸船和帆船。...可以通过使用PyTorch数据集和DataLoader类来做到这一点。如果数据位于所需的目录结构中，则这部分代码将基本保持不变。...# Freeze model weightsfor param in model.parameters(): param.requires_grad = False 接下来需要做的是用自定义分类器替换模型中的线性分类层...这里要使用分类交叉熵，因为有一个多类分类问题，而Adam最优化器是最常用的优化器。但是由于在模型的输出上应用了LogSoftmax操作，因此将使用NLL损失。...在这个小的数据集中，TTA似乎并没有增加太多价值，但是注意到它为大型数据集增加了价值。 结论 在本文中，讨论了使用PyTorch进行多类图像分类项目的端到端管道。
JVM支持两种类型的类加载器 。...，但是Java虚拟机规范却没有这么定义，而是将所有派生于抽象类ClassLoader的类加载器都划分为自定义类加载器 无论类加载器的类型如何划分，在程序中我们最常见的类加载器始终只有3个，如下所示 为什么...，没有父加载器 加载扩展类和应用程序类加载器，并作为他们的父类加载器（当他俩的爹） 出于安全考虑，Bootstrap启动类加载器只加载包名为java、javax、sun等开头的类 1.2 扩展类加载器...从java.ext.dirs系统属性所指定的目录中加载类库，或从JDK的安装目录的 jre / lib / ext子目录（扩展目录）下加载类库。...实现 派生于ClassLoader类 父类加载器为扩展类加载器 它负责加载环境变量 classpath 或 系统属性java.class.path指定路径下的类库 该类加载是程序中默认的类加载器，一般来说
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