该工作在X-ray、CT和MRI图像数据集中进行了实验，实验结果表明提出的双批次正则化对抗训练方法可以获得较高的鲁棒性和准确性，并为预测结果提供了一定的可解释性。...，模型的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线如图（1）和（2）。...其中图（1）是不使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图，（2）是使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图，该对比结果表明对抗训练技术可以提高模型的鲁棒性。...（1） 不使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图 （2） 用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图 4.2 引入双批次正则化来改进对抗训练方法 由于引入了对抗训练之后...，虽然模型的鲁棒性能有所提升，但是模型的预测精度出现下降。
实验结果表明该方法在基准数据集上的表现要好过目前最好的哈希方法。 ? 图 1 深度离散哈希编码示意图 由于网络上的图像和视频数据的快速增长，哈希算法（Hashing）在近几年间引起了极大的关注。...「2」为了减少量化误差，我们在优化过程中保留了哈希编码的离散化这一特性。此外，我们还提出了一种交替优化方法，即使用坐标下降法优化目标函数。...「3」大量的实验结果表明，我们的方法在图像检索问题上，取得了比现最好方法更好的结果，从而验证了我们方法的有效性。 ?...图 1：DSDH-A、DSDH-B、DSDH-C 和 DSDH 在 CIFAR-10 上得到的结果：「a」Hamming 半径为 2 的精度曲线;「b」不同数目最佳返回图像的精度曲线（不确定）;「c」具有...得益于深度学习的发展，深度哈希方法在图像检索方面也取得了一定的成果。然而，之前的深度哈希方法还是存在一些限制「例如，没有充分利用语义信息」。
实验结果表明该方法在基准数据集上的表现要好过目前最好的哈希方法，该成果已被 NIPS 2017接收，以下是相关成果介绍： 图 1 深度离散哈希编码示意图 由于网络上的图像和视频数据的快速增长，哈希算法...「2」为了减少量化误差，我们在优化过程中保留了哈希编码的离散化这一特性。此外，我们还提出了一种交替优化方法，即使用坐标下降法优化目标函数。...「3」大量的实验结果表明，我们的方法在图像检索问题上，取得了比现最好方法更好的结果，从而验证了我们方法的有效性。...图 1：DSDH-A、DSDH-B、DSDH-C 和 DSDH 在 CIFAR-10 上得到的结果：「a」Hamming 半径为 2 的精度曲线;「b」不同数目最佳返回图像的精度曲线（不确定）;「c」具有...得益于深度学习的发展，深度哈希方法在图像检索方面也取得了一定的成果。然而，之前的深度哈希方法还是存在一些限制「例如，没有充分利用语义信息」。
性能测试用于确定系统的性能，以测量、验证系统在各种负载条件下的响应能力、效率、业务量扩展能力、稳定性等质量特性。性能测试的目标不仅是发现系统中的性能缺陷，而且可以推动性能调优来消除系统的性能瓶颈。...性能测试曲线对比参数性能测试中的压力曲线图是用来直观展示系统在不同负载条件下的表现的一种图形化表示方法。它通常会显示随着时间的变化，虚拟用户数量、响应时间、吞吐量等关键指标之间的关系。...通过仔细分析这些图表，团队可以更好地优化应用性能，确保服务质量和用户体验。性能测试压力曲线模型这张图是一张非常经典的和测试相关的图片，叫做性能压⼒曲线图。...过程分析：阶段 1 轻压力区：随着并发用户数的增长，资源使用率和吞吐量（TPS）会相应的增长，但是响应时间（RT）基本平稳，小幅递增；阶段 2 重压力区：当并发用户数增长到一定值后，资源利用趋于饱和，吞吐量...阶段 3 弃忍区：如果并发用户数继续增长，软硬件资源占用继续维持在饱和状态(过饱和)，但是吞吐量（TPS）开始下降，响应时间（RT）急剧递增。
Negative Temperature Coefficient Thermistor 特性： 由锰 (Mn) 、镍 (Ni) 、钴 (Co) 等成分的氧化物烧制而成的陶瓷。阻值随温度上升而下降。...常见应用电路： 阻值计算公式： Rt=R0*EXP(B*(1/Tt-1/T0)) 1、Rt是热敏电阻在Tt温度下的阻值 2、R0是热敏电阻在T0温度下的阻值 3、B值是热敏电阻的重要参数： 使用在规定的周围温度...常说到的B常数指B常数(25/50℃)。 从计算公式可看出，B常数并不为固定值，这也决定了用公式计算出来的结果与实际存在一定的偏差。如果要精确点，可以让供应商提供对应型号的RT表。...4、EXP是e的n次方 5、这里的Tt和T0指的是K度，即开尔文温度，K度=273.15（绝对温度）+摄氏度。 6、R0和B值都存在公差。...阻值精度：F：±1％，G：±2％，H：±3％，J：±5％，K：±10％ B值精度：F：±1％，G：±2％，H：±3％，J：±5 ％ 7、曲线图： ------------更新不易，且行且珍惜-
本文是对MNIST数据集执行一个二分类的建模 关键词：随机梯度下降、二元分类、混淆矩阵、召回率、精度、性能评估 导入数据 在这里是将一份存放在本地的mat文件的数据导进来： In [1]: import...其中data和label两个键的值就是我们想要的特征和标签数据 创建特征和标签 In [5]: # 修改1：一定要转置 X, y = mnist["data"].T, mnist["label"].T...”准确率基本在90%左右，因为只有大约10%的样本是属于数字0。...精度=\frac{TP}{TP+FP} 召回率的公式为： 召回率 = \frac {TP}{TP+FN} 混淆矩阵显示的内容： 左上：真负 右上：假正 左下：假负 右下：真正 精度：正类预测的准确率...fontsize=16) plt.grid(True) figure_precision_recall(precisions, recalls, thresholds) plt.show() 直接绘制精度和召回率的曲线图
请教老师后得知，不同大气校正所得到的结果数值单位有一定差异。而正由于四种图像数据单位不同，因此不能单纯比较其在数值上的差异，而是需要结合整幅波谱曲线图加以分析。...（1） 上图所示为水体的光谱曲线。可以看到经过大气校正后的水体波谱曲线在波长较低时具有较高的反射数值，而均在0.7左右出现大程度的下降，并迅速降低到零值附近；随后继续下降，但整体下降速度变得较慢。...可以看出两处水体光谱信息在细节上有一定差异，但整体趋势与数值十分相似。 ? （2） 下图为一处建筑物聚集地的辐射曲线图像。...我认为这可能是由于住宅区受人为影响较大，地物较为复杂，从而导致不同原理、不同精度的操作方式在最终所得结果上出现较大差距。 ? （3） 以下两图为不同位置的两处植物的辐射曲线图像。...（5） 对比辐射定标前后结果图像的曲线图同样可以看出，在绝大多数情况下，辐射定标后光谱曲线与定标前相比，其曲线数值增长或下降趋势不变，但是变化的幅度的确发生了很大变化——辐射定标后的图像曲线由外形上看，
常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。...缺点 自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布，引入估计偏差。故在数据量足够时，留出法与交叉验证更为常用。 性能度量 在预测任务中，给定样本集 其中，yi是示例xi的真实标记。...当曲线没有交叉的时候：外侧曲线的学习器性能优于内侧； 当曲线有交叉的时候： 第一种方法是比较曲线下面积，但值不太容易估算； 第二种方法是比较两条曲线的平衡点，平衡点是“查准率=查全率”时的取值，在图中表示为曲线和对角线的交点...显示ROC的曲线图称为“ROC图” 进行学习器比较时，与P-R如相似，若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线“包住”，则可断言后者的性能优于前者；若两个学习 器的...代价曲线图的横轴是取 值为[0，1]的正例概率代价， 纵轴是取值为[0，1]的归一化代价 画图表示如下图所示
RaptorX-Contact，通过深度残差网络进行预测，在CASP13竞赛中取得了Contact预测组第一。 尽管取得了一定的进展，深度学习算法在Contact接触预测方面仍然存在一定的局限性。...GDFold在可微损失函数中考虑完整的Contact Map，并使用梯度下降算法进行优化。GDFold可以获得RaptorX-Contact方法精度相当的蛋白质结构模型，但速度更快。...具体来说，在CATH中保留了所有的高精度结构(>2.5A)作为起始点，同时消除训练集、验证集和测试集之间的冗余。片段和非常短(500个残基)域也被忽略。...利用网格搜索法对验证集上各损失项的权值进行优化，避免训练集中引入偏差，选取GDFold与CONFOLD的预测结构性能差异作为目标优化函数。...图3 增强模型的性能 AmoebaContact在验证集和PSICOV150测试集之间表现出相差无几的性能，但是在三个CASP测试集中显示出较低的f1分数，如表1所示。
这意味着10个手写数字中只有不到一个没有被正确识别，一个不错的起点。 下面以此作为基线精度，比较不同的优化方法对性能提升的效果。...事实上并非如此，经过尝试，比如在隐藏层数为5时，在训练集、验证集和测试集上的准确率分别为96.5%、95.99%、96.05%，而隐藏层数增加到10时的准确率依次为95.41%、95.47%、95.14%...这是使用RMSprop优化器的曲线图，可以看到RMSprop比SGD快，在20次迭代后，在训练集上达到97.97%的准确率，验证集上97.59%，测试集上为97.84%。 ?...这是使用Adam优化器的曲线图，效果更好一些，训练20轮之后，在训练集上的准确率达到了98.28%，验证集上达到了98.03%，测试集上达到了97.93%。...如图所示，BATCH_SIZE需要选择一个合适的值，对于本例而言，最优的准确率在BATCH_SIZE=128时取得。
作者：刘才权 编辑：赵一帆 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。...然而，当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。这种现象在机器学习中“过拟合”。...因此，在初始数据量足够是，留出法和交叉验证法更常用一些。 3 性能度量 在预测任务中，给定样本集 ? 其中，yi是示例xi的真实标记。 回归任务中最常用的性能度量是[均方误差]， ?...错误率与精度 3.1 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能量度。 错误率是分类错误的样本占样本总数的比例， ? 精度则是分类正确的样本占样本总数的比例， ?...显示ROC的曲线图称为“ROC图”， ?
长久以来，受到临床检查手段、家长与儿童配合度、神经影像模型构建方法等限制，人脑发育期的影像图谱研究多集中在6岁以后的年龄段，严重制约了人们对脑发育关键期的机制理解，也阻碍了基于影像技术对脑发育疾病的早期诊断体系的进展...这些研究首次为全身至关重要的器官——大脑，绘制出了综合性的标准化生长曲线图：脑图（BrainChart）。 这项研究成果直观地显示了人类大脑在生命早期如何快速膨胀，然后随着年龄增长慢慢萎缩。...研究四个关键里程碑发现 从妊娠中期开始，灰质（脑细胞）的体积迅速增加，在六岁之前达到峰值，然后开始缓慢下降。...一些指标，如灰质体积和平均皮质厚度（灰质宽度）在个体发育早期达到最大值，而白质（位于大脑更深处）体积在30岁左右达到最大值（见“大脑变化”）。...团队构建了总共90个脑形态特征的生长曲线模型，用于评估儿童的每个脑结构在同龄、同性别群体中的相对位置，即“脑发育得分”，从而显示某些脑结构的发育异常。
这是一系列问题的集合，涉及在特定区域中寻找函数的最小值或最大值， 这些问题的答案必须确保可以通过相对直接的推理找到。...这些问题的解来自更复杂的过程，称为布劳威尔不动点定理，即对于任何连续函数，存在一个点保持不变。在日常生活中也是如此，比如你搅拌一杯水，该定理保证一定有一个水分子最终会回到它开始的地方。...它将来自 PLS 的一个完全问题和来自 PPAD 的一个完全问题联合，形成了研究人员极少在「 PLS ∩ PPAD 」之外遇到的问题。...但这一结果确实意味着，应用研究人员不应该期望梯度下降法为一些精度很重要的问题提供精确的解决方案。 精度问题涉及计算复杂性的核心——资源需求的评估。在许多复杂问题中，精度和速度之间存在基本联系。...要使算法被认为是有效的，你必须有能够提高解决方案的精度，而无需为找到该解决方案所花费的时间付出相应的高昂代价。新的结果也显示了，对于那些需要非常精确的解决方案的应用，梯度下降也许不是一种可行的方法。
图一：神经网络结构检索 如图一显示，NAS 由三部分组成：搜索空间，搜索策略和性能评估：传统的 NAS 算法在搜索空间中采样神经网络结构并估计性能，然后输入到搜索策略算法中进行更新，一直迭代至收敛。...尽管取得了显着进步，但传统的 NAS 方法仍然受到密集计算和内存成本的限制。...最近 [2] 中提出的可微分的方法可以将搜索空间松弛到连续的空间，从而可以通过在验证集上的梯度下降来优化体系结构。然而，可微分的方法需要极高的 GPU 显存，并且随着搜索空间的大小线性增长。...精度排序假设 大多数 NAS 方法使用标准训练和验证对每个搜索的神经网络结构进行性能评估，通常，神经网络必须训练到收敛来获得最终的验证集的评估，这种方式极大的限制了 NAS 算法探索搜索空间。...最后当多项式分布仅有一个选择，或者墒少于一定的值的时候（在实验中，基本上 150 个 epoch 之后基本上结构就会稳定不变），我们认为算法收敛。
，由于厂房大、需要传输数据多，使用传统方法容易造成资源浪费而且可操作性差，精度不高，这都在不同程度上限制了工作的进行和展开。...所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。 在普通PID控制中，引入积分环节的目的主要是为了消除静差，提高控制精度。...温升曲线图如下图所示： 图3.1 金属管三个部位温升曲线 如图中所示，在温升刚开始的阶段，金属管的下端温升比较迅速，中端温升响应速度一般，而上端温升存在着一定时间的滞后。...图3.6 Pk=9、Pd=60，整定金属管上端至80℃ 测试Pk=6.4、Pi=46.5、Pd=15.5情况下，设定温度分别为最大值80℃和最小值40℃的稳态最小值，得到如图3.7曲线图，观察到设定温度为...80℃稳态时候的最小值为设定值的99.25%：79.4℃，设定温度为40℃时稳态时候最小值为设定值的99.5%：39.8℃，考虑到系统存在一定滞后性，故初步整定阈值为设定值的98%。
本文发现，用convoluational stem替换patchify stem后，大约使用5个convolution就可以在SGD优化器上优化，精度不会大幅度下降，并且对于learning rate和...另外，在模型复杂性(1G到36G)和数据集规模(ImageNet-1k到ImageNet-21k)的大范围内，ImageNet的top-1精度可以持续提升。...我们推测，将ViT中的卷积限制在早期视觉处理中可能是一个关键的设计选择，它在（硬）归纳偏见和transformer blocks的表征学习能力之间取得了平衡。...证据来自于与「hybrid ViT」的比较。它使用了40个卷积层（ResNet-50的大部分），并没有显示出比默认的ViT有任何改进。...最后作者还提到72GF的模型虽然精度有所改善，但是仍然会出现一种新的不稳定现象，无论使用什么stem，都会导致训练误差曲线图出现随机尖峰。 作者介绍 ?
从图中识别过拟合和欠拟合 先借用上一篇的两组图： ? ? 先看上边的一组图，随着训练迭代次数的增加，预测的错误率迅速下降。 我们上一篇中讲，达到一定迭代次数之后，验证的错误率就稳定不变了。...实际上你仔细观察，训练集的错误率在稳定下降，但验证集的错误率还会略有上升。两者之间的差异越来越大，图中的两条曲线，显著分离了，并且分离的趋势还在增加。这就是过拟合的典型特征。...上面两组图中，左侧下降沿的曲线都可以认为是欠拟合。表现特征是无论测试集还是验证集，都没有足够的正确率。当然也因此，测试集和验证集表现类似，拟合非常紧密。...使用三组过程数据绘制曲线图，指标是binary_crossentropy，这是我们经常当做损失函数使用的指征，这个值在正常训练的时候收敛到越小越好。...过拟合既然产生的主要原因是在权重值上，我们在这方面做工作即可。 增加权重的规范化 通常有两种方法，称为L1规范化和L2规范化。前者为代价值增加一定比例的权重值的绝对值。后者增加一定比例权重值的平方值。
训练损失（loss）和训练准确率（accuracy）：训练损失逐渐下降，从 1.4565 减少到 0.4102，这表明模型在不断优化，学会了如何更好地拟合训练数据。...验证损失（val_loss）和验证准确率（val_accuracy）验证损失（val_loss）虽然在前几轮（比如第一轮的 2.5458）较高，但随着训练的进行，逐渐下降（最终为 0.5743）。...这意味着模型在验证集上的表现也在不断提高，过拟合的情况得到了控制。...验证准确率（val_accuracy）同样在逐步提升，从 8.54% 开始，到 94.31% 结束，表明模型在验证集上的预测准确率持续增长。...下面是ACC曲线图和LOSS曲线图四、Web可视化操作界面搭建前端基于HTML，CSS，BootStrap等技术搭建前端界面。后端基于Django处理用户请求。其效果如下图所示。
图1.建立和验证IPSHCC模型的流程图 对多种免疫类型进行的多因素cox回归分析，得到每种免疫类型在模型中对应的相关系数，也就完成了IPSHCC模型的初步构建（表1） ?...图2.KM生存分析及ROC曲线图 图3.B中作者给出了IPSHCC在总数据集中的分布，其中上面部分显示的是IPSHCC分布与患者生存状况的对应关系；而下半部分给出的是15中免疫类型的富集分数对应患者生存状况的热图...表3.免疫类型各自占比列表 在以上基础上，作者进一步补充验证IPSHCC模型的预测稳定性，从合并数据集中随机采500样本10000次，绘制全部采样结果的p值和C指数（用于评价模型预测能力，取值0.5-1...结果显示：IPSHCC的p值最低，C指数最高，表明其具有较强的预测价值 同时作者绘制了10个预测因子P值和C指数进行可视化，更清晰地反映了以上结论（图5） ?...（分别在训练集和HCCDB18验证集中进行），给出了二者的RMS（限制性平均生存时间）曲线图，发现在训练集和验证集中得到的结果均显示整合后的模型的C指数高于原模型，说明作者的改良方式显著提高了模型的预测水平
该方法不使用以往研究通过全精度模型得到的先验知识和复杂训练策略，也能实现目前准确率最佳的二值神经网络。...然而，bit-width 降低到 4 位甚至 1 位（二进制）时，准确率会明显下降 [8, 20]。因此，需要借助其他技术降低精度损失，例如增加通过网络的信息流。...关于该决策，我们采用了之前研究 [16,20] 的成果，其通过实验验证了第一层和最后一层的二值化将大幅降低准确率，且节省的内存及计算资源非常有限。...表 1：在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上，本文提出的二值模型的性能与 Yang 等人 [18] 结果的对比。 ?...表 7：在 ImageNet 数据集上，本文方法与当前最优二值模型的对比。所有方法都在下采样部分的卷积层中使用了全精度权重。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
