文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击阅读原文[4]获得更好的阅读体验。 目录 1....为了解决这个问题，我们可以更新其内部参数（我也将参数称为模式），即我们使用 nn.Parameter() 和 torch.randn() 随机设置的 weights 和 bias 值， 更好地代表数据...平均绝对误差（MAE）用于回归问题（ torch.nn.L1Loss()[14] ）。二进制交叉熵用于二进制分类问题（ torch.nn.BCELoss()[15] ）。...然后我们将创建 0 到 1 之间的数字范围，这些将是我们的 X 值。...其中 in_features 是输入数据的维度数， out_features 是您希望将其输出到的维度数。
文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。 目录： 0.分类神经网络的架构： 1....3.1从原始模型输出到预测标签 对模型预测之后，我们需要将预测的输出值对应到相应的特征，我们先看看模型在向前传递之后，输出的值是什么样子的： 为此，我们向模型传递一些数据。...，我们需要它能代表我们真实的标签（此处是0或者1），即通过logits -> 预测概率 -> 预测标签的流程，将原始输出转化为真实的标签： （logits -> 预测概率 -> 预测标签）：logits...为了将模型的原始输出（logits）转换为标签，我们可以使用 **sigmoid 激活函数**[27]，将输入实数值并将其“挤压”到0到1范围内。...Softmax 函数可以将原始的实数值转换为范围在 0 到 1 之间的概率值，且所有类别的概率之和为 1。 .argmax(dim=1) 找到每个样本预测概率最高的类别索引，即预测标签。
MSE Loss（均方误差损失）MSE Loss是一个常用的回归任务损失函数，它衡量了预测值与目标值之间的平方差。...是一个常用的二分类任务损失函数，它在二分类问题中使用，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。...))其中，y_pred表示模型的预测概率值（通常使用sigmoid函数将输出值转换为概率），y_actual表示真实标签（0或1）。...，并在最后一层使用了Sigmoid激活函数将输出限制在0到1之间。...它们各自适用于不同的任务，但也存在一些缺点。下面我将详细介绍它们的缺点，并提供一些类似的替代选择。
大家好，本文是轻松学Pytorch系列文章第十篇，本文将介绍如何使用卷积神经网络实现参数回归预测，这个跟之前的分类预测最后softmax层稍有不同，本文将通过卷积神经网络实现一个回归网络预测人脸landmark...网络结构与设计 首先说一下，这里我参考了OpenVINO官方提供的一个基于卷积神经网络回归预测landmark的文档，因为OpenVINO官方并没有说明模型结构，更加没有源代码可以参考，但是我发现它对模型描述有一句话...： 多个单应的Stacked CONV ->BN->PReLU->Pooling 全局深度池化层 全连接输出5点坐标 同时我注意到它最终的模型很小，又结合它的输入是64x64大小的图像，所以我觉得Stacked...就这样我就完成了模型审计，最终我的模型有三个stacked卷积层，一个全局深度池化头，全连接层输出10个数，就是五个点信息。...模型训练 模型训练的损失，损失公式如下： ? 其中i表示第i个样本，N表示总的五个点，然后计算预测值跟真实值的L2，d表示真实值中两个眼睛之间的距离，作为归一化使用处理。
集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。...并行方法的原理是利用基础学习器之间的独立性，通过平均可以显著降低错误。 大多数集成方法使用单一基础学习算法来产生同质的基础学习器，即相同类型的学习器，为同质集成。...Bagging Bagging 是 bootstrap aggregation 的缩写。一种减小估计方差的方法是将多个估计值一起平均。...Bagging 使用投票分类和均值回归来聚合得到基础学习者的输出。 我们可以在 Iris 数据集上研究 bagging 方法的分类效果。...例如，赢得奥托（Otto）集团产品分类挑战赛的第一名所使用的技术是集成了 30 多个模型的 stacking，它的输出又作为三个元分类器的特征：XGBoost、神经网络和 Adaboost。
「@Author：Runsen」 在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的，而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类：标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。...在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1. 数据集加载 在这里，我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。...因此，80% 用于训练，20% 用于测试。 2. 预处理 由于这是一个分类问题，一个好的预处理步骤是应用标准的缩放器变换。...在这种情况下，我们选择 sigmoid 函数的原因是它会将值限制为（0 到 1）。下面是 sigmoid 函数的图形及其公式 4. 训练和优化 定义类后，初始化模型。...值得注意的一点是，当使用 BCE 损失函数时，节点的输出应该在（0-1）之间。我们需要为此使用适当的激活函数。 对于优化器，选择 SGD 或随机梯度下降。SGD 算法，通常用作优化器。
计算的是目标值和预测值之间的交叉熵。...(3, 5) output = loss(input, target) 8. nn.SmoothL1Loss 功能：平滑L1损失，也称为Huber损失，主要用于回归问题，尤其是当预测值与目标值差异较大时...通常用于模型输出与某个目标分布或另一个模型输出之间的相似性度量 注意事项：需提前将输入计算 log-probabilities，如通过nn.logsoftmax() 主要参数： reduction：none...功能：边缘排序损失，用于排序学习任务，它鼓励正例的得分比负例的得分更高一个边界值 注意事项：该方法计算两组数据之间的差异，返回一个 n*n 的loss 矩阵 主要参数： margin：边界值，x1和x2...之间的差异值 reduction：计算模式，可为none / sum / mean ①. y=1时，希望x1比x2大，当x1>x2时，不产生loss ②. y=-1时，希望x2比x1大，当x2>x1
如果你阅读过这些文章，你一定注意到一个现象：当你试图将一些机器学习模型应用于「随机」数据并希望从中找到隐藏规律的时候，训练过程往往会产生严重的过拟合。...当我们用诸如 SGD 的方法训练这个模型后，这些矩阵会获得固定值。与此同时，对于同一个输入样本，输出向量应该相同，就是这样！但是，如果我们将所有的参数和输出视为相互依赖的分布，会发生什么？...使用贝叶斯模型进行为期 30 天的预测 从图中我们可以看到，预测效果并不够好。但是预测图中最后的几个跳变的形状很不错，这给了我们一线希望。继续加油！...使用 Keras 神经网络进行为期 30 天的预测 我觉得这比简单的贝叶斯回归效果更差，此外这个模型不能得到确定性的估计，更重要的是，这个模型甚至没有正则化。...使用 Pyro 神经网络进行为期 30 天的预测 它看起来比之前的结果都好得多！ 比起常规贝叶斯模型，考虑到贝叶斯模型所中习得的权重特征或正则化，我还希望看到权重的数据。
本章节将对回归问题的基础概念进行全面而深入的探讨。 什么是回归问题 回归问题是预测一个连续值的输出（因变量）基于一个或多个输入（自变量或特征）的机器学习任务。...回归与分类的区别 虽然回归和分类都是监督学习问题，但两者有一些关键区别： 输出类型：回归模型预测连续值（如价格、温度等），而分类模型预测离散标签（如是/否）。...它试图找到一个超平面，以便在给定容忍度内最大程度地减小预测和实际值之间的误差。...3.4 决策树回归 决策树回归是一种非参数的、基于树结构的回归方法。它通过将特征空间划分为一组简单的区域，并在每个区域内进行预测。 数学原理 决策树回归不依赖于具体的数学模型。...通过这篇文章，我希望能够为你提供一个全面和深入的视角来理解和解决回归问题。
这涉及将数据调整到一致的比例，以便准确地比较预测值和实际值。无法对数据进行标准化通常会导致所有观察结果中的预测值保持不变，而与输入值无关。...使用神经网络将依赖的_“红利”_变量“回归” 到其他自变量 根据hidden =（2,1）公式将隐藏层数设置为（2,1） 给定自变量对因变量（被除数）的影响假设是非线性的，linear.output变量设置为...nn $ result .matrix plot（nn） 我们的神经网络看起来像这样： 我们现在生成神经网络模型的误差，以及输入，隐藏层和输出之间的权重： 测试模型的准确性 如前所述，我们的神经网络是使用训练数据创建的...使用神经网络解决回归问题 在这个例子中，我们希望分析解释变量容量，汽油和小时数对因变量消费的影响。...90％的准确度（即估计和实际汽油消费之间的平均偏差平均为10％）。
损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别，模型训练的过程即让损失函数不断减小，最终得到可以拟合预测训练样本的模型。...） nn.L1Loss（L1损失，也称平均绝对误差MAE）：计算模型输出x与目标y之间差的绝对值。...不指定即默认mean。 ''' nn.MSELoss（L2损失，也称均方误差MSE）：计算模型输出x与目标y之间差的平方的均值，均方差。常用于回归任务。...nn.BCELoss（二进制交叉熵损失）：计算模型输出x与目标y之间的交叉熵。...，这和我们模型的训练目标是一致的，即让模型预测逼近样本真实值，参考链接）常用于二分类任务。
给定输入向量的训练集和每个向量的期望目标值，调整 权值，使神经网络输出与相应目标之间的平方误差之和最小化。 当然，那时候这还不叫神经网络。...弗兰克·罗森布拉特 多层感知器遵循人类神经系统原理，学习并进行数据预测。它首先学习，然后使用权值存储数据，并使用算法来调整权值并减少训练过程中的偏差，即实际值和预测值之间的误差。...预测器（称为世界模型）看到控制器的输出并预测环境对它们的反应。使用梯度下降法，预测器NN将其误差最小化，而生成器NN试图这个误差最大化——一个网的损失就是另一个网络的收益。...这项工作将传统的「符号」层次式人工智能的概念注入到端到端的可区分的「次符号」（sub-symbolic）NN中。...20世纪30年代初，哥德尔创立了现代理论计算机科学。他引入了一种以整数为基础的通用编码语言，允许以公理形式将任何数字计算机的操作正规化。
这是一个回归问题，因为输出是连续输出，最常见的损失函数是均方误差（MSE）。...多输出[1:55:31] 从最后一个图表中，我们可以进一步简化，将字符 1 视为字符 2 到 n-1 相同。你会注意到三角形（输出）也移动到循环内部，换句话说，我们在每个字符之后创建一个预测。...因为我们正在进行多输出，对于输入字符 0 到 7，输出将是字符 1 到 8 的预测。...第 7 课 第 1 部分的主题是： 使用深度学习进行分类和回归 识别和学习最佳和已建立的实践 重点是分类和回归，即预测“一件事”（例如一个数字，少量标签） 课程的第 2 部分： 重点是生成建模...放大具有最高值的区域 仅在该部分重新运行 由于时间不够，我们很快跳过了这部分，但我们将在第 2 部分中学习更多关于这种方法的内容。 “Hook”是让我们要求模型返回矩阵的机制。
在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低...2.去掉权值惩罚项，取而代之的事，限制权值的范围，给每个权值设置一个上限范围；如果在训练跟新的过程中，权值超过了这个上限，则把权值设置为这个上限的值（这个上限值得设定作者并没有说设置多少最好，后面的试验中作者说这个上限设置为...这里我的解释是：假设比例v=0.5，即在训练阶段，以0.5的比例忽略隐层节点；那么假设隐层有80个节点，每个节点输出值为1，那么此时只有40个节点正常工作；也就是说总的输出为40个1和40个0；输出总和为...比例为0.5）；所以为了得到和训练时一样的输出结果，就缩减隐层输出为a（1-v）；即此时输出80个0.5，总和也为40.这样就使得测试阶段和训练阶段的输出“一致”了。...这样dropout过程就是一个非常有效的神经网络模型平均方法，通过训练大量的不同的网络，来平均预测概率。
这涉及将数据调整到共同的比例，以便准确地比较预测值和实际值。无法对数据进行标准化通常会导致所有观察结果中的预测值保持不变，而与输入值无关。...使用神经网络将依赖的“红利”变量“回归” 到其他自变量 根据hidden =（2,1）公式将隐藏层数设置为（2,1） 给定自变量对因变量（被除数）的影响假设是非线性的，linear.output变量设置为...nn $ result .matrix plot（nn） 我们的神经网络看起来像这样： ? 我们现在生成神经网络模型的误差，以及输入，隐藏层和输出之间的权重： ?...使用神经网络解决回归问题 在这个例子中，我们希望分析解释变量容量，汽油和小时数对因变量消耗的影响。...准确性 在下面的代码中，我们然后将数据转换回其原始格式，并且在平均绝对偏差的基础上产生90％的准确度（即估计和实际汽油消耗之间的平均偏差平均为10％）。
考虑到每篇文章字数的限制，每一篇文章将按照目录的编排包含三个小节，而且这个系列会随着Vision Transformer的发展而长期更新。 目录 (每篇文章对应一个Section，目录持续更新。)...到这里我们了解了DETR的网络架构，我们发现，它输出的张量的维度是 分类分支：和回归分支： ，其中，前者是指100个预测框的类型，后者是指100个预测框的Bounding Box，但是读者可能会有疑问：...再计算回归网络的结果 与真值的 的差异，即 ，作为 的第2部分。 所以，可以使得 最小的排列 就是我们要找的排列，即：对于图片中的每个真值 来讲， 就是这个真值所对应的预测值的索引。...以上只是我举的一个例子，意思是说：模型知道了自己的100个预测框每个该做什么事情，即：每个框该预测什么样的 。...Transformer结构的实现： 此处考虑到字数限制，省略了代码。
); 二、重新审视Softmax的实现 在前面【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的从零开始实现 的例子中，我们计算了模型的输出，然后将此输出送入交叉熵损失。...o_j 是未规范化的预测 \mathbf{o} 的第 j 个元素。如果 o_k 中的一些数值非常大，那么 \exp(o_k) 可能大于数据类型容许的最大数字，即上溢（overflow）。...由于精度受限， \exp(o_j - \max(o_k)) 将有接近零的值，即下溢（underflow）。...尽管我们要计算指数函数，但我们最终在计算交叉熵损失时会取它们的对数。通过将softmax和交叉熵结合在一起，可以避免反向传播过程中可能会困扰我们的数值稳定性问题。...但是，我们没有将softmax概率传递到损失函数中，而是在交叉熵损失函数中传递未规范化的预测，并同时计算softmax及其对数，这是一种类似"LogSumExp技巧"的聪明方式。
与线性回归不同，逻辑回归并不直接预测数值，而是估计样本属于某一类别的概率。这通常通过Sigmoid函数（或对数几率函数）来实现，该函数能够将任何实数映射到0和1之间。...通过本文，我们将深入探讨逻辑回归的各个方面，以期提供一个全面、深入且易于理解的视角。 二、逻辑回归基础 逻辑回归是一种针对分类问题的监督学习模型。...它起源于统计学，尤其是当我们希望预测一个二元输出时，逻辑回归成为一个非常实用的工具。 从线性回归到逻辑回归 逻辑回归的思想是基于线性回归的，但有几个关键的不同点。...在线性回归中，我们试图拟合一个线性方程来预测一个连续的输出值。然而，在逻辑回归中，我们不是直接预测输出值，而是预测输出值属于某一特定类别的概率。...通过使用 Sigmoid 函数，我们可以确保预测值始终在合适的范围内。 损失函数 在逻辑回归中，最常用的损失函数是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。
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