如果你最近才开始使用Kaggle，或者你是这个平台的老用户，你可能想知道如何轻松地提高你的模型的性能。以下是我在Kaggle之旅中积累的一些实用技巧。...数据准备上时间是永远不够的 这还远远不是这份工作中最令人兴奋的部分。然而，这一步骤的重要性怎么强调也不过分。 清理数据:永远不要认为举办方致力于为您提供最干净的数据。大多数时候，它是错的。...如果不了解数据是如何构建的、您拥有哪些信息、针对目标可能具有哪些单独或集体的一般行为特征，那么您将会失去对如何构建模型的直觉。绘制图表，直方图，相关矩阵。增加数据:这可能是提高性能的最好方法之一。...仍然在优化过程中，您可以将Lookahead包裹在优化器中；先行算法包括前进k个优化步骤，找到最佳性能的位置，然后朝该最佳方向退后一步并从此处重新开始训练。...我的个人建议是，我总是将自己的分袋后的最终模型中保存的每一个模型预测保存下来，然后将它们平均化（只是基本平均，我从未发现过任何“巧妙”整合的证据，例如权重）模特的独奏表现会在最终得分中添加任何内容）。
如何采样这个问题从另一个角度来看就是：如何为目标节点构建邻居节点。 和GraphSAGE的均匀采样不一样的是，PinSAGE使用的是重要性采样。...在最简单的情况，我们可以从所有的样本中均匀地抽取负样本。 然而这么做，就会使得目标节点与正样本的内积能够 轻松地大于 与这负采样500个样本的内积，这样就没法训练模型了。...PinSage采用了一种 Curriculum训练 的方式，这里我理解是一种渐进式训练方法，即： 第一轮训练只使用 简单负采样 ，帮助模型参数快速收敛到一个loss比较低的范围； 后续训练中逐步加入**...训练过程中，上亿节点的邻接表和特征矩阵都是存在内存里的，然而CONVOLVE的聚合操作却在GPU上执行，从GPU访问内存并不是一个高效的过程。...为了解决GPU访问内存低效的问题，PinSAGE使用一种叫做re-indexing的技术： 构建一个子图，这个子图包含当前minibatch的目标节点集和它们的邻居节点； 这个子图包含的节点的特征会被抽出来
3、某些特征可能具有比其他特征更大的值，并且需要进行转换以获得同等重要性。 4、有时，数据包含大量维度，并且需要减少维度数量。...第1步：将数据放入pandas的data frame中 第2步：一个选择是删除空值的列/行，然而，我不建议这种方法： 收集干净的数据是一项耗时的任务，删除列（特征）或行最终可能会丢失数据集中的重要信息。...我在文章中概述了一些解决方案： 1、我们可以删除彼此之间具有强相关性的特征。你可以使用相关矩阵来确定所有自变量之间的相关性。 2、我们还可以使用散布混合图来确定所有变量如何相互链接。...用例5: 从已存在的特征中创建新的特征 偶尔地，我们希望从一个或多个特征中创建新的特征。有时，我们也可以从因变量中创建一个新特征，它是我们想要预测的变量。...微调模型参数 微调机器学习预测模型是提高预测结果准确性的关键步骤。在最近几年，我写了很多文章来解释机器学习是如何工作的，以及如何丰富和分解特征集以提高机器学习模型的准确性。
这个领域太大了如果我错过了一些重要的东西，请在评论中告诉我们！...一方面，这带来了节点 N 数量的 O (N²) 复杂度。另一方面，GT 不会遭受过度平滑，这是长距离消息传递的常见问题。全连接图意味着我们有来自原始图的“真”边和从全连接变换中获得的“假”边。...在编码-处理-解码方式中，抽象输入（从自然输入获得）由神经网络（处理器）处理，其输出被解码为抽象输出，然后可以映射到更自然的任务特定输出。...找到了一种非常优雅的方法将经典的 Bellman-Ford 推广到更高级别的框架，并展示了如何通过使用特定运算符实例化框架来获得其他知名方法，如 Katz 指数、PPR 或最宽路径。...在 KG的应用中，NBFNet 从 2019 年开始为 FB15k-237 和 WN18RR 带来最大的性能提升，同时参数减少了 100 倍。
这个领域太大了如果我错过了一些重要的东西，请在评论中告诉我们！...一方面，这带来了节点 N 数量的 O (N²) 复杂度。另一方面，GT 不会遭受过度平滑，这是长距离消息传递的常见问题。全连接图意味着我们有来自原始图的“真”边和从全连接变换中获得的“假”边。...在编码-处理-解码方式中，抽象输入（从自然输入获得）由神经网络（处理器）处理，其输出被解码为抽象输出，然后可以映射到更自然的任务特定输出。...找到了一种非常优雅的方法将经典的 Bellman-Ford 推广到更高级别的框架，并展示了如何通过使用特定运算符实例化框架来获得其他知名方法，如 Katz 指数、PPR 或最宽路径。...在 KG的应用中，NBFNet 从 2019 年开始为 FB15k-237 和 WN18RR 带来最大的性能提升，同时参数减少了 100 倍 Galkin 等人（本文的作者是论文的作者之一）的另一种方法的灵感来自
且在图网络中一般2 Layers时效果最佳。因此如何在DeepGNN中既能学到更深层次信息又能避免Over-Smoothing显得至关重要。...，最简单的实现方式是AH，A指的是图的邻接矩阵，H指的是图的特征矩阵。...1、先看图中虚线上半部分的模型图，将Transformation和Propagation解耦合，初始节点特征X输入后先通过Transformation操作，即MLP得到输出z（官方给的实现代码中是先通过两次...；再和A ̂进行k次的Propagation操作得到H_l，H_l 包含了l层的结构信息；接下来要将所有l层的信息汇聚起来，最简单的方式当然是直接加和或者直接取最后一层信息作为最终输出，但DAGNN模型希望模型能够自适应的学习...1、在Cora、CiteSeer和PubMed三个引文数据上DAGNN模型都获得了最佳的效果。 ?
，我使用的图节点个数非常少，然而在实际问题中，一张图可能节点非常多，因此就没有办法一次性把整张图送入计算资源，所以我们应该使用一种有效的采样算法，从全图中采样出一个子图 ，这样就可以进行训练了。...PinSAGE是如何采样的？ 如何采样这个问题从另一个角度来看就是：如何为目标节点构建邻居节点。 和GraphSAGE的均匀采样不一样的是，PinSAGE使用的是重要性采样。...但考虑到实际场景中模型需要从20亿的物品item集合中识别出最相似的1000个，即要从2百万中识别出最相似的那一个，只是简单采样会导致模型分辨的粒度过粗，分辨率只到500分之一，因此增加一种“hard”...图工具的处理过程每轮迭代（ 一次propagation）一般都包含：收集信息、聚合、更新，从本文也可以更好地理解，其中聚合的重要性，及优化方法。...重要的是，我目标不是让模型依赖输入节点特征，而是主要从网络结构中学习。因此，在生物信息图中，节点具有分类输入特征，但在社交网络中，它们没有特征。
SAN采用的top-k的拉普拉斯特征值和特征向量，其可以单独区分由1-WL测试考虑同构的图。SAN 将光谱特征与输入节点特征连接起来，在许多分子任务上优于稀疏 GNN。...与普通 GNN 的重要区别：等式 3 和 4 在消息传递和更新步骤中添加了物理坐标。 另一种选择是在原子之间掺入角度。这可能需要将输入图转换为线性图，其中来自原始图的边变成线性图中的节点。...在编码-处理-解码方式中，抽象输入（从自然输入获得）由神经网络（处理器）处理，其输出被解码为抽象输出，然后可以映射到更自然的任务特定输出。...参数预测则是一个节点回归任务。计算图使用 GatedGNN 进行编码，并将其新表示发送到解码器模块。为了训练，作者收集了一个包含 1M 个架构（图）的新数据集。...就像一个新数据集的 SXSW 节：今年我们有MalNet——图分类，其中平均图大小为 15k 节点和 35k 边，比分子大得多；ATOM3D — 新的 3D 分子任务的集合；RadGraph — 从放射学报告中提取信息
如何采样这个问题从另一个角度来看就是：如何为目标节点构建邻居节点。和GraphSAGE的均匀采样不一样的是，PinSAGE使用的是重要性采样。...PinSAGE的邻居节点的重要性其影响力的计算方法有以下步骤： 从目标节点开始随机游走； 使用 正则 来计算节点的“访问次数”，得到重要性分数； 目标节点的邻居节点，则是重要性分数最高的前T个节点。...但考虑到实际场景中模型需要从20亿的物品item集合中识别出最相似的1000个，即要从2百万中识别出最相似的那一个，只是简单采样会导致模型分辨的粒度过粗，分辨率只到500分之一，因此增加一种“hard”...保存原始图结构的邻居表和数十亿节点的特征矩阵只能放在CPU内存中，GPU执行convolve卷积操作时每次从CPU取数据是很耗时的。...为了解决这个问题，PinSage使用re-index技术创建当前minibatch内节点及其邻居组成的子图，同时从数十亿节点的特征矩阵中提取出该子图节点对应的特征矩阵，注意提取后的特征矩阵中的节点索引要与前面子图中的索引保持一致
在获得两个单模态特征后，对比学习通过吸收包含相同上下文的特征，将SMILES和PV特征对齐到同一个嵌入空间中。...该字典是通过字节配对编码（BPE）算法从预训练数据SMILES语料库中获得的，该算法从一组简单的字符开始，迭代地将最频繁的标记对追加为合并子词。...将预测的前K个分子的准确率作为评价指标，与一些基于SMILES的模型（string-based）或基于分子图的模型（graph-based）进行对比。...在正向预测中，SPMM在最精确的（K=1）预测上超越了现有方法。在逆向预测中，SPMM在K=5和K=10预测中超越了现有方法。 表1 与其他方法对比 作者设计了消融实验。...图格式是另一种广泛使用的分子表示方式，它包含邻接矩阵的显式信息，可以作为SMILES的替代方法。同时，图格式可以对分子的立体结构信息建模，而考虑立体化学信息在各种生化任务中起着至关重要的作用。
【新智元导读】作为目前的研究和应用热点，图形识别使用 CNN 模型架构。感受野则是 CNN 中最为重要的概念之一，但此前还没有任何关于如何计算和可视化 CNN 感受野信息的完整指南。...将相同的卷积应用在 3x3 特征图上，我们将获得一个 2x2 的特征图（橙色图）。可以使用以下公式计算每个维度中的输出特征数。 ?...在该可视化中，虽然通过观察特征图，我们可以知道它包含多少个特征，但不可能知道每个特征所“看”的区域（感受野的中心位置）以及该区域的大小（其感受野大小）。...注意，图2中感受野的大小非常快速地升高，以致第二特征层的中心特征的感受野覆盖了几乎整个输入图。这对于改进深度CNN 的设计有非常重要的参考意义。 ? 图2：另一个固定大小的 CNN 特征图表征。...请注意，在图 3 中，我使用了输入层第一个特征的中心为0.5的坐标系。通过递归地应用上述四个方程，我们可以计算 CNN 中所有特征图的感受野信息。图 3 显示了这些方程是如何工作的。 ?
，我使用的图节点个数非常少，然而在实际问题中，一张图可能节点非常多，因此就没有办法一次性把整张图送入计算资源，所以我们应该使用一种有效的采样算法，从全图中采样出一个子图 ，这样就可以进行训练了。...图片 PinSAGE是如何采样的？ 如何采样这个问题从另一个角度来看就是：如何为目标节点构建邻居节点。 和GraphSAGE的均匀采样不一样的是，PinSAGE使用的是重要性采样。...但考虑到实际场景中模型需要从20亿的物品item集合中识别出最相似的1000个，即要从2百万中识别出最相似的那一个，只是简单采样会导致模型分辨的粒度过粗，分辨率只到500分之一，因此增加一种“hard”...图工具的处理过程每轮迭代（ 一次propagation）一般都包含：收集信息、聚合、更新，从本文也可以更好地理解，其中聚合的重要性，及优化方法。...重要的是，我目标不是让模型依赖输入节点特征，而是主要从网络结构中学习。因此，在生物信息图中，节点具有分类输入特征，但在社交网络中，它们没有特征。
例如，如果药物A包含药物B的所有子结构，那么在图神经网络的消息传递机制中，药物A应该获得药物B的所有性质，而药物B应该只获得药物A的部分性质。...基于包含结构的相似性构造了一个有向近邻图，通过分别计算两个样本的交集占各自总体信息的比例来确定消息传递的权重。图神经网络学习药物和蛋白质的特征，然后将它们与各自的序列特征结合起来。...构造图的策略对于提高基于关系图的消息传递效率也很重要。...如果该药物的相邻节点数小于k，则与其Tanimoto相似度最相似的其他药物进行关联，使相邻节点数达到k。同时，这些额外的相邻节点仍然保持较低的相似权值，并控制传入的噪声。...在这项工作中，作者将k的值设置为5，以确保每种药物都可以从其他类似药物中获得。 作者将SISDTA与一些具有代表性的方法进行了比较，如表1所示。
我现在很想知道数据中的方差是如何用较少的特征来解释的，而不是我用来预测游戏结果的10个特征。在这种程度上，我进行了主成分分析，以了解我可以将数据简化成多少特征，同时保留大部分的方差: ?...用于生成上述热图的组件来自一个包含六个PCA对象，因为我希望这些组件能够解释数据中超过90%的差异。...看来推塔，摧毁兵营,以及一个团队是否摧毁了第一个兵营在确定方差最重要的特征数据,第一个组件解释40%的方差和三个上述列加权最该组件。...从这里开始，我对只包含一个区域的数据子集进行逻辑回归，比如只在NA、BR等中进行的匹配，并在一个Pandas数据模型中记录模型的系数。这个数据图被可视化了，所以我可以比较不同的区域: ?...根据我的关联热图，从最大到最小，塔摧毁，第一个兵营，兵营摧毁数是数据集中最重要的获胜条件（这是推塔游戏）。
以图搜图，通常也被称作“反向图像搜索”，它的工作流程非常简单：我们向搜索引擎提交一张图片，搜索引擎从数据库中返回最相似的几张图片结果给我们。...k-means[6] 是机器学习领域里最简单和最常见的无监督的聚类方法，可以让距离相近的向量尽可能归属于同一个聚类中，同时每一个聚类中的向量们，距离这个聚类的几何中心相比较其他的聚类而言都是最近的。...在查询过程中，我们通过设置查找个数的参数nprobe=8，将检索范围从 17000 张图片所在的 256 个区域，缩减为最相似的八个聚类中（图中高亮的区域）。...我们可以通过设置查询参数k=9，来指定最终检索的结果是最相似的九张图片。在检索过程中，算法将逐一将查询数据与这些聚类中的每一个向量进行距离计算，并从中选取距离查找数据最近的九个向量结果。...第一步：机器学习模型是否能够正确地提取图片的特征数据？提取的特征数据量是否足够？这些嵌入向量保留了多少原始空间中的信息？ 2. 第二步：通过“近似最近邻搜索”算法获得的数据本身是否精确？
对于回归，你有一个称为特征的变量集合和一个附加变量，必须是数值（实数值，在ℝ中） 称为目标变量； 通过考虑特征和目标值都已知的训练数据，你可以拟合一个模型，该模型尝试在已知特征但目标值未知的实际数据上预测目标值...从修复整数开始 k≥1K≥1（较小的 k 值提供本地化的精细数据视图，而较大的值提供平滑的聚合视图）。 给定一个具有已知特征值但目标值未知的数据点P，该算法首先找到k个最近的训练点Q1,......这一堆顶点中，有许多刻画了图的中心度的各种概念；我在这里只提供一些。 从最简单的开始，我们有顶点的度（degree），在没有循环或多条边的图中，度就是该顶点邻居的数量。...我们得到一个包含两个孤立顶点的簇，一个簇包括两个非常中心的顶点，一个簇包含其他所有内容。...例如，在 k-NN 中，我说预测是通过计算每个类中的邻居数量并取最普遍的类来给出的;这些类计数是 k-NN 分类的倾向分数。
这些特点对于解决图域问题也非常重要，因为 图是最典型的局部连接结构； 与传统的频谱图理论相比，共享权重降低了计算成本； 多层结构是处理分层模式的关键，它捕获了各种大小的特征。...模型在迭代中使用相同的参数，而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数，这是一种分层的特征提取方法。此外，节点隐藏状态的更新是一个顺序过程，可以从RNN核（如GRU和LSTM）中受益。...图的边上还有一些信息特征，无法在模型中有效地建模。例如，知识图中的边具有关系的类型，通过不同边的消息传播应根据其类型而不同。此外，如何学习边缘的隐藏状态也是一个重要的问题。 如果 ?...模型的主要不足在于不能应用在大规模图结构中，因为它的节点具有很多不同的度。 Patchy-SAN。首先，为每个节点精确选择并归一化k个邻居。...在这一步中，构造了从第一步中选择的节点的接受域。每个节点的邻居都是候选者，模型使用简单的广度优先搜索为每个节点收集k个邻居。 图归一化。
为了学习这些嵌入，将Pinterest环境建模为一个由两个互不相干的集合（I（包含pins）和C（包含boards）中的节点组成的二方图。...我们考虑的任务是为一个节点u生成一个嵌入z_u，这取决于节点的输入特征和这个节点周围的图结构。PinSage算法的核心是一个本地化的卷积操作，在这里我们学习如何从u的邻域聚合信息（图6）。...PinSAGE的一个重要创新是如何定义节点邻域N(u)，也就是说，如何选择算法1中的邻域集合来进行卷积。...以前的GCN方法只是检查k-hop图的邻域，而在PinSage中，定义了基于重要性的邻域，其中一个节点u的邻域被定义为对节点u影响最大的T个节点。...如何从整个语料库中提取候选人，权衡效率和效果是工业级应用要解决的关键问题。 图8. 基于树形的深度模型架构。用户行为根据时间戳划分为不同的时间窗口。
考虑到最深的特征通常包含浅层特征中缺乏的最抽象的特征表示这一事实，基于所提出的规则方案，然后以自上而下的方式对提取的特征金字塔提出了全局集中的规则，其中从最深特征获得的空间显式视觉中心用于同时调节所有的前部浅特征...尽管MLPstyle模型在计算机视觉任务中表现良好，但它们在捕获细粒度特征表示和在目标检测中获得更高的识别精度方面仍然不足。...现有的单阶段方法在特征提取的设计中具有全局概念，并使用主干网络提取整个图像的特征图来预测每个边界框。在本文中还选择了单阶段目标检测器（即YOLOv5和YOLOX）作为基线模型。...基于此，如下计算关于 K 个码字的整个图像的完整信息。 在获得码本的输出后，进一步将 e 馈送到完全连接层和1×1卷积层，以预测突出关键类的特征。...具体而言，如图2所示，考虑到最深的特征通常包含浅层特征中缺乏的最抽象的特征表示，空间EVC首先在特征金字塔的顶层（即 X_4 ）上实现。
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