变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。...此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更难反映被评价单位的差距。 由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同，不宜直接比较其差别程度。...为了消除各项评价指标的量纲不同的影响，需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。...各项指标的变异系数公式如下： 算法步骤总结： 1、先计算每个指标的所有平均值，标准差 2、然后计算每个指标的变异系数。 3、然后计算每个指标的权重。...context_train_wi = context_train_cof_var/sum_context_train_cof_var # 将权重转换为矩阵 cof_var
使隐藏层饱和了, 跟之前我们说的输出层饱和问题相似, 对于输出层,我们用改进的cost函数,比如cross-entropy, 但是对于隐藏层, 我们无法通过cost函数来改进 更好的方法来初始化权重?...因为传统的初始化权重问题是用标准正态分布（均值为0，方差为1）随机初始化的，这其实是存在不合理的部分。
机器之心报道 机器之心编辑部 难道神经网络不用学权重也能完成各种任务？难道我们以为 CNN 学习到的图像特征只是我们以为？神经网络只不过是函数的排列组合，没有其它意义？...很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？...如下是两个不用学习权重的神经网络示例，分别是二足行走智能体（上）和赛车（下）： ? ? 为什么神经网络不用学习权重 在生物学中，早成性物种是指那些天生就有一些能力的幼生体。...图 1：权重无关神经网络示例：二足行走智能体（左）、赛车（右）。研究者通过降低权重重要性的方式搜索架构。网络使用单一的共享权重值。...通过每次 rollout 时采样单个共享权重，与权重无关的神经网络搜索在避免权重训练的同时，探索神经网络拓扑结构的空间。
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来...参考文献: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 权重初始化 我们已经知道了如何构建神经网络结构，也知道了怎么预处理数据...需要注意的是我们并不知道在训练神经网络中每一个权重最后的值，但是如果进行了恰当的数据归一化后，我们可以有理由认为有一半的权重是正的，另一半是负的。...比如，如果一个神经网络层的权重非常小，那么在反向传播算法就会计算出很小的梯度(因为梯度gradient是与权重成正比的)。...，得出的结论是神经元的方差需要是\(\frac{2.0}{n}\)，即\(w = np.random.randn(n) / sqrt(2.0/n)\),这是目前在神经网络中使用相关神经网络的建议。
Python小案例（六）通过熵权法计算指标权重 在日常业务中，产品运营需要综合多个指标进行判断，如果没有目标变量进行监督训练的话，很难人为地判断哪个指标更好，综合起来哪个类别更优秀。...这里介绍一种基于熵权法的指标权重计算，熵权法是一种依据各指标值所包含的信息量的多少确定指标权重的客观赋权法，某个指标的熵越小，说明该指标值的变异程度越大，提供的信息量也就越多，在综合评价中起的作用越大，...则该指标的权重也应越大。...def solve_weight(df): ''' df:数据框 return:指标权重 ''' df=df.copy() # 计算...df_std=std_df(df, neg_cols) # 计算权重 w = solve_weight(df_std) # 输出指标权重 print('{:*^60}'.format('指标权重'
如何定义各个维度的权重 权重高低的定义有两个考量维度，一个是行业需求，另一个是硬件载体。...大维度自定义权重，同理，每个维度上的指标也基于需求自定义。 ?...如果该语音技能是线下生活服务，比如订外卖或者是电影票，这类往往不具备版权垄断特质，但由于业务流程的复杂，有太多叠加查询条件，自然对“意图理解“就会有很高的权重要求。...如果某个玩具/手办具备语音交互功能，用户非常在意玩具/手办的语音交互是否匹配角色气质，故而对这类用户而言，“人格特质“就要要求高权重。...综上所述—— 基于定位来选择重要的维度和指标，做权重优先级排序。 基于选择的指标，使其数值可衡量，做量化标准。 基于公司资源保障产品下限，基于人才提升上限。
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络（cnn）能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。...在单个二维平面上使用的过滤器包含一个权重，该权重在同一平面上使用的所有过滤器之间共享。 这样做的好处是，我们在输入数据的另一部分与输入数据的另一部分保持相同的特征检测器。...卷积神经网络层的一个基本特征是它的特征映射能够反映对输入图像所做的任何仿射变换，而这些仿射变换是通过输入层输入的。...将理论付诸实践 本节的目的是揭示卷积神经网络中发生的权值共享的好处。 我们将在两种流行的CNN架构（LeNet和AlexNet）的第一个卷积层中得出不带权值共享和权值共享的可训练权重的数量。...此层平面内的所有单元共享相同的权重；因此称为权重/参数共享。
和每个神经元的权重是W₁和W₂。...每次权重更新如下: Out₁ = X₁*W₁ + X₂*W₁ + X₃*W₁ Out₂ = X₁*W₂ + X₂*W₂ + X₃*W₂ 正如你所看到的现在,如果权重矩阵W = [W₁W₂]被初始化为零,...随机初始化 现在我们知道权重必须是不同的，下一个想法是随机初始化这些权重。随机初始化比零初始化好得多，但是这些随机数可以是任意数吗? 假设你使用的是s型非线性。sigmoid函数如下所示。...如果我们使用ReLu非线性，这就不那么重要了，但是在将权重初始化为大值或小值时还有其他问题。有更好的方法来初始化权重。...考虑一个有100层的深度神经网络。在每一步，权重矩阵乘以来自前一层的激活。如果每一层的激活大于1，当它们被重复乘以100次时，它们就会不断变大，爆炸到无穷大。类似地，如果激活值小于1，它们将消失为零。
同时，让我们顺带复习一下基本的求导、前馈、权重、Loss等词汇在深度学习里是怎么运作的吧： 正文开始： 学习torch之前，容我们思考一下，深度学习模型的学习思维和逻辑过程。...那我们最关键的是学习（训练、调整）权重w的值。...权重不断的在改变中经过了2，但并没有停止的意思。因此我们的模型并不能给我们最终结果为2。 03 — 由此，我们需要优化： 优化的过程需要涉及到求导，导数为0的时候就是我们线性函数的最优解（暂时）。
近几年，随着深度学习的大火，越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域，正确初始化神经网络的参数对神经网络的最终性能有着决定性作用。...目前训练神经网络模型一般采用的是反向传播算法，即将输入的数据进行正向传递得到输出，通过现有输出和期望输出的差异计算损失函数，计算损失函数对参数的梯度，并将误差沿着梯度的负方向反向传递，神经网络权值参数的更新值与梯度成比例...下面以一个简单的神经网络为例子（假设每一层只有一个神经元）来解释参数大小是导致梯度爆炸和梯度消失的： ?...论文作者提出了一种Xavier的方法去初始化参数，接下来我们将通过实验对比不同的初始化方法来对神经网络的初始化进行探索。 ? 2 如何找到合适的初始化值 ? 1....，只需要将权重方差的大小加倍即可，这就是He初始化。
其关键思想是通过不再强调权重来搜索网络结构，仅使用随机共享的权重，也可以执行各种任务的神经网络。终于可以不用调参炼丹了吗？快来复现看看！ 神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。...但谷歌前段时间发表的研究表明，即使抛弃神经网络权重训练，使用随机共享权重，也可以执行各种任务。...他们提出一种新的神经网络结构的搜索方法——权重无关神经网络(Weight Agnostic Neural Networks,WANN)，其关键思想是通过不再强调权重来搜索网络结构。 ?...在“权重无关神经网络”(WANN)论文中，我们提出了搜索具有这类偏差的网络的第一步：即使使用随机共享的权重，也可以执行各种任务的神经网络架构。...我们在这项工作中的动机是，在不学习任何权重参数的情况下，仅神经网络架构能在多大程度上编码给定任务的解决方案。通过探索这样的神经网络架构，我们提出了一种无需学习权重参数就能在其环境中运行良好的智能体。
： 加快梯度下降的收敛速度 增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率 所以一个良好的初始化也是非常重要的，这里尝试三种初始化化方式： 零初始化，将权重参数初始化为零。...随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。 我们来尝试这个三种方法吧。 模型函数 编写一个model函数，使用这个函数可以测试各种初始化权重参数的效果。...learning_rate=0.01, num_iterations=15000, print_cost=True, initialization="he"): """ 实现一个三层神经网络...after iteration {}: {}".format(i, cost)) costs.append(cost) return parameters 零初始化 在神经网络中初始化的参数有两种类型...随机初始化 随机初始化可以打破对称，让我们随机初始化权重。在随机初始化之后，每个神经元可以继续学习其输入的不同功能。我们只是随机初始化权重参数，偏差还是继续初始化为零。
Motivation 高性能的深度神经网络需要大量工程设计，而网络的细节比如深度、连接方式等往往遵从了一些网络设计规则，比如ResNet，Inception，FractalNets，DenseNets等...初始化超网权重H 对于一个batch的数据x，一个随机的候选网络c，和根据候选网络架构的生成的权重W=H(c) 得到loss，进行反向传播，并更新H 以上完成以后，就得到了一个训练完成的HyperNet...4.2 为给定网络生成权重 SMASH中提出的Dynamic Hypernet是基于网络结构c得到对应的权重W。...Revisiting 这篇文章读下来花费了好长时间，总结一下这篇奇怪的文章: 提出了HyperNet生成网络权重的想法，输入是网络架构表示，输出是网络的权重。...使用MLP实现HyperNet，输出得到网络的权重。 想法：从个人角度出发，这篇文章想法很奇特，直接生成网络的权重。
前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。...最近在手写一个Python的神经网络库(GitHub：hamaa——https://github.com/monitor1379/hamaa)，刚开始为了测试代码是否写对，搭建了一个2->4->2的单隐层神经网络来拟合异或运算...在以前看一些关于神经网络的资料时，我也经常看到“权重初始化”这一步，但一直错误地以为“权重初始化”等价于“权重随机初始化”，以为仅仅将权重初始化为很小的随机数即可，但其实它的原因除了打破梯度更新对称性之外...所以接下来文章分为两部分，分别介绍为什么需要进行权重初始化，以及如何进行权重初始化。...权重初始化：why 在创建了神经网络后，通常需要对权重和偏置进行初始化，大部分的实现都是采取Gaussian distribution来生成随机初始值。
bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ 1 \end{bmatrix} 此时代码构造为 dataMat = buildMat(Input) weights = ones((n, 1)) # 初始化权重向量为...我们初始化权重向量的时候，为何默认为1？...weights = ones((n, 1)) # 初始化权重向量 当初始化为0，在计算梯度时，gradient为0，后续的计算无意义 gradient = dataMat * mat(weights)...[ -66.06053372][3143.37196469]]主要到-1会令sigmod函数溢出，此时的直线为 [image.png] 当初始化为2，此时的直线为 [image.png] 原因是在计算权重的时候...，已然被约分 b=\frac{weights[0]}{weights[2]};w=\frac{weights[1]}{weights[2]} 关于权重计算 为何 b=\frac{weights[0
新智元原创 来源：arXiv、Twitter 编辑：新智元编辑部 【新智元导读】神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在，可以把权重抛诸脑后了。...谷歌大脑最新研究提出“权重无关神经网络”，通过不再强调权重来搜索网络结构，所搜索的网络无需权重训练即可执行任务！ 还在为 “调参炼丹” 感到痛苦吗？是时候重视下神经网络结构了！...权重无关神经网络的例子：两足步行者(左)，赛车(右) 我们通过不再强调权重(deemphasizing weights)来搜索神经网络架构。...我们希望对这种权重无关的神经网络的demo将鼓励进一步研究探索新的神经网络构建块，不仅具有有用的归纳偏差，而且还可以使用不一定限于基于梯度的方法的算法来学习。 Demo： ?...权重无关的神经网络搜索概述 在探索神经网络拓扑空间时，权值无关的神经网络搜索避免了权重训练，方法是在每次rollout时采样一个共享的权值。网络将通过多次rollout进行评估。
熵权法 信息论基本原理解释信息是系统有序性的度量单位，而熵可以度量系统的无序程度；如果某个指标的信息熵越小，该指标提供的信息量越大，指标变异程度(方差)高，因此在综合评价中所起作用理当越大，权重就应该越高...熵权法的基本原理就是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，这个方法相比于AHP专家打分更客观。熵权法确定指标权重的推导过程如下： image.png 2....评价体系之确定指标权重并计算样本得分 比如最近某快递公司在多地设置了快递点，但是快递点运营状态如何从数据上来获知，有哪些快递点需要取消，哪些快递点需要扩大经营？...这里建立一个评价体系，评价体系中包括能很好衡量快递点经营效果的指标，每个快递点都有这些指标的数据，因为熵权法可以自己计算出各个指标的权重，那么避免了专家打分法等主观权重带来的偏见，因此从该数据基础上即可获得各个快递点的得分...第三步：求各指标权重，见表3倒数第一行。 第四步：各快递点得分，见表3最后一列。可以看到快递点S6得分最高。 求解过程放在了Excel，打开链接即可获取。
这其实跟CSS权重有关。面试一问CSS权重的问题，应该百分之99的人随口都能说出： !...其实有很多都不知道为什么，但其实权重是可以计算的： !...yellow;}权重10 所以页面显示的是红色。...再比如这个： div p a{color: yellow;}权重：1+1+1=3 div a{color: blue;}权重：1+1=2 a{color: red}权重：1 test 权重的计算是这样的，样式里面能定位到这个元素的样式，也就是说很多样式规则应用到某一个元素上的时候，每一个的样式权重计算出来，优先高权重的样式，如果权重一样则比较顺序
CSS权重 CSS权重指的是样式的优先级，有两条或多条样式作用于一个元素，权重高的那条样式对元素起作用,权重相同的，后写的样式会覆盖前面写的样式。...权重的等级 可以把样式的应用方式分为几个等级，按照等级来计算权重 1、!...important，加在样式属性值后，权重值为 10000 2、内联样式，如：style=””，权重值为1000 3、ID选择器，如：#content，权重值为100 4、类，伪类和属性选择器，如...： content、:hover 权重值为10 5、标签选择器和伪元素选择器，如：div、p、:before 权重值为1 6、通用选择器（*）、子选择器（>）、相邻选择器（+）、同胞选择器（~）、权重值为...-- 第一条样式的权重计算： 100+1+10+1，结果为112； 第二条样式的权重计算： 100+10+1，结果为111； h2标题的最终颜色为red --> 实践开发情况中，这种样式权重比较的情况应该是比较少的
Css权重解析 关于CSS权重，我们需要一套计算公式来去计算，这个就是 CSS Specificity，我们称为CSS 特性或称非凡性，它是一个衡量CSS值优先级的一个标准 具体规范入如下： specificity...important贡献值 重要的 ∞ 无穷大 权重是可以叠加的 比如的例子： div ul li ------> 0,0,0,3 .nav ul li ------>...继承的 权重是 0 总结优先级： 使用了 !important声明的规则。 内嵌在 HTML 元素的 style属性里面的声明。 使用了 ID 选择器的规则。...总结：权重是优先级的算法，层叠是优先级的表现
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