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在神经网络中bias偏置有什么作用？
1.功能上：偏置可以加速神经网络拟合。 加了偏置项的神经网络有更复杂的参数结构，拟合能力更好。 2.形式上：偏置b可以视为控制每个神经元的阈值（-b等于神经元阈值）。 举例如：神经元的激活函数f为sign。每个神经元的输出即为sign(WX +b)。 当 wx < -b时， 输出值为-1，也就是抑制。 当 wx >深度学习之偏差，方差（Bias /Variance）
假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合”（underfitting）。 相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数“二八”妙龄写密码，看谁聪明“爱死他”
题目背景 “二八”妙龄写密码，看谁聪明“爱死他”。 密文：766C7273626F76706A5E6F715F7271766C72706D626B71716C6C71666A62 解密过程 “二八”对应十六进制，“爱死他”对应ASCII，所以尝试输出每两位十六进制的数对应的ASCII的字符： int dst[30]; void decode(char *s) { int i;【CVPR2022】Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration
a 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.09881 代码链接：https://github.com/swz30/Restormer 1、研究动机 论文的 motivation 非常简单，就是认为CNN感受野有限，因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此，想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。 2、主要方法 论文整体框架如下图关于推荐算法中的曝光偏差问题
参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/0WytNSBhqWeEWx1avXysiA 《搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题》 最近在做的推荐版本里面也会针对曝光偏差进行优化。 机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(IndependPytorch学习记录（六）预训练模型的使用和修改
预训练模型的使用和修改 使用预训练模型 导入models from torchvision import models 用法（调用得到的模型可以是没有预训练的，也可以是预训练的，两者都有完整的网络结构） resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) printf(resnet18) ResNet( (conv1): Conv2d(3, 64, kern写给程序员的机器学习入门 (二) - pytorch 与矩阵计算入门
转自 写给程序员的机器学习入门 (二) - pytorch 与矩阵计算入门 pytorch 简介 pytorch 是目前世界上最流行的两个机器学习框架的其中之一，与 tensoflow 并峙双雄。它提供了很多方便的功能，例如根据损失自动微分计算应该怎样调整参数，提供了一系列的数学函数封装，还提供了一系列现成暴露偏差（Exposure Bias）
暴露偏差（Exposure Bias）就是指训练时每个输入都来自于真实样本的标签，测试时输入却是来自上一个时刻的输出。 解决方案：通过概率选择，每次输入时以p的概率选择从真实数据输入，以（1-p）的概率选择从上一时刻输出为输入。类似于bert里面的mask的MLM机制。【笔记】Caffe全连接层源码（inner product layer）：区别于tensorflow中的fullyconnected_layer
caffe的官方文档，介绍如下： 那么，它究竟做了什么那？ 假设conv2的输入是256*27*27,那么conv2的输出即50*22*22，conv2的输入即pool2的输入，pool2的输出为50*11*11，即ip1的输入,ip1的输出为500*1*1，那么pool2->ip1的参数个数是多少呢？这里就要理解好什么是fully_connect【李宏毅机器学习】Basic Concept 基础概念（p4） 学习笔记
李宏毅机器学习学习笔记汇总 课程链接 Review 越复杂的model，在testing data上的error未必越低。 error来自两个地方： biasvariance f_star是f_hat的一个估测值，f_star可能不等于f_hat，距离可能来自于bias，也可能来自于variance方差 估测变量x的mean均值（假设变量x的均值为英伟达TensorRT 8-bit Inference推理
英伟达TensorRT 8-bit Inference推理 引论 ● 目标：将FP32 CNN转换为INT8，不会造成显著的精度损失。 ● 原因：Int8 Math具有更高的吞吐量和更低的内存需求。 ● 挑战：INT8的精度和动态范围，明显低于FP32。 ● 解决方案：在将训练模型权权重化为INT8时，及在INT8计算激活时，将信息损失为了教会小学弟PID，我连夜肝出了这篇PID的实操（未完成坑学弟版）
下面废话少说直接步入正题： 首先PID最重要的不过就是调参部分，这里我仍然重复一下我认为所谓的调参口诀吧。 PID中P调大增大响应速度，D调大增加预判，I消除稳差，这三个系数并不是越大越好，P太大会超调,D太大会震荡，i值有累计效应。 这里不懂具体什么是PID的建议看一下我上篇博客自控篇(Keras中LSTM中units解释
Keras中Units解读 def __init__(self, units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',MTK GPIO adb shell 显示与修改
PIN: (MODE)(DIR)(DOUT)(DIN)(DRIVE)(SMT)(IES)(PULL_EN)(PULL_SEL)(R1 R0) 016: 7000000110 7 ----模式 0 ----输入 0：input pin, 1：output pin 0 ----输出值 0 ----输入值 00 -----DRIVE 占两位 驱动能力,一般可取值0～7 0 -----SMT图像识别实战（二）----搭建网络模型
图像识别实战（二）----搭建网络模型 6.网络参数设置 model_name = 'resnet'#可选的比较多【‘resnet’,'alxenet','vgg','squeezenet','densent','inception'】 #是否用人家训练好的特征来做，使用人家训练好的权重我们需要将这部分的网络训练冻结，只训练我们需要的网络层，以此来提pytorch模拟tensorflow的weights输入（适用元学习）
元学习中由于需要二次求导，因此使用tensorflow的形式实现是最方便的 from torch.autograd import Variable import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import optim from collections import OrderedDict from model_meta import commonNumpy cov() 函数的理解
该函数用来求协方差矩阵 numpy.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None) 第一个参数m，输入的矩阵每一行代表一个变量（特征），每一列代表一个样本 第三个参数rowvar，默认为True，则每行代表一个变量，每一列为一个样本；如果改成False，那么每Error的影响因素
继续上一篇文章，我们可以看到，构造的最好的函数还是会产生误差，那么这些误差受什么影响呢？【bias和variance】 方差越小越集中，所以当n越大时，方差越小，则数据越集中 均值时无偏估计，方差是有偏估计 下图是对方差的估计 假如使用 y=b+w*Xcp 这个模型 。给的数据不一样找到的基于Softmax与Sampling的方法，流式采样率预估
漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法 英文版 Sampling-bias-corrected neural modeling for large corpus item recommendations - AMiner 【推荐系统经典论文(九)】谷歌双塔模型 - 知乎 Adaptive Importance Sampling to Accelerate Training of a Neural Probabilistic时序差分学习之最大化偏差与双学习(Maximization Bias and Double Learning)
前言 在目前涉及到的构建目标策略时都包含了最大化操作，总是选择最大的那个（贪心策略，例如Q-learning、Sarsa等）。这些算法在估计值的基础上进行最大化可以被看做隐式地对最大值进行估计，例如真值为0，但估计有正有负 直接选择最大化处理，估计出来的真值一定是正的。这就可以被称为最大化图融合GCN（Graph Convolutional Networks）
图融合GCN（Graph Convolutional Networks） 数据其实是图（graph），图在生活中无处不在，如社交网络，知识图谱，蛋白质结构等。本文介绍GNN（Graph Neural Networks）中的分支：GCN（Graph Convolutional Networks）。 GCN的PyTorch实现 虽然GCN从数学pytorch储存图片数据方式以及resnet50全连接层是否增加bias偏置
目录 BGR v.s RGB, NCHW v.s NHWCresnet50中最后一层是否要加bias偏置 BGR v.s RGB, NCHW v.s NHWC 在Opencv中：imread,imwrite and imshow 都是用的 BGR存储数据，储存类型用HWC储存 在PIL(python)库中，使用的是BGR存储数据，同时用的是HWC储存 在pytorch中，用PIL作为默认储存归纳偏置
归纳偏置（inductive bias）：由于归纳学习需要某种形式的预先设定。 CNN的inductive bias应该是locality和spatial invariance，即空间相近的grid elements有联系而远的没有，和空间不变性（kernel权重共享） RNN的inductive bias是sequentiality和time invariance，即序列顺序上的timesteps有联tf.layers.dense
https://stackoverflow.com/questions/45693020/is-tf-layers-dense-a-single-layer tf.layers.dense is only one layer with a amount of nodes. You can check on TensorFlow web site about tf.layers.dense (tf.compat.v1.layers.dense) layer1 = tf.layers.dense(inputmodel.load_state_dict(state_dict)报错问题
看一下训练得到的模型参数 state_dict = torch.load('logs/sanity_3/checkpoint', map_location='cuda' if args['train']['cuda'] else 'cpu') state_dict = state_dict['model'] 看一下参数 for k,v in state_dict.ite