0. 伪瞬态作用 为什么要使用伪瞬态的算法？伪瞬态的作用实际上是增加收敛性的，当你的稳态计算收敛性不好时，可以将稳态计算更改为伪瞬态计算，收敛性会增强。 当然还可以通过前面所说的降低松弛因子的方式来增强收敛性。 但是，伪瞬态并不是真正的瞬态，它虽然会出现时间步长这种概念，但是在每个时间步长并不收敛，而只是最终的计算结果收敛，因此当计算只考虑稳态结果时可以使用伪瞬态算法，而如果考虑某时刻的结果，则必
Snake算法snake是一种主动轮廓模型，主动轮廓模型目前用到了2种：CV和snake。snake在逐步迭代优化过程的目标是能量函数最小化，snake的目标不像sobel、canny等找到整张图的轮廓。它只搜索你给出的初始轮廓附近，达到轮廓更精确的目标，至少原版的snake只能达到局部优化的目标。因为曲线曲率的关系，闭合的轮廓曲线中，凸曲线按照法向量的方向，具有向内的作用力；凹曲线法向量向外，具
1. Fluent质量和能量守恒 Fluent收敛性的判断有时候很让人头疼，我们在三十二、Fluent收敛判断标准及方法中概括的讲述过几种收敛标准。 通常我们判断是否收敛最直接的就是看残差曲线，但是很多时候，残差曲线（尤其连续性曲线）一直是平的，连下降的趋势都没有。这时候最正确的做法应该是监测比较重要的物理量，查看其是否稳定。 如果监测的几个物理量都很稳定，那可以忽略残差曲线而认为计算已经达到收敛
读了篇自己很早以前的写的一篇文章，学到了不少，然而和最近的一些新想法相冲突，所以本文先抽象简化之前那篇，最后加上浙江温州那段，后面有时间再写关于多维填充导致的尺度不变性的解释，也就是幂律的终极根源。洛伦兹曲线洛伦兹曲线 可以帮助人们在一幅图中看清楚社会财富的分配情况。第1步，画出横坐标。让参与财富分配的人按照自己收入从低到高依次从左到右等距排队：第2步，画出纵坐标。横坐标任意区间对应的那部分人在纵
要判断Stochastic Gradient Descent是否收敛，可以像Batch Gradient Descent一样打印出iteration的次数和Cost的函数关系图，然后判断曲线是否呈现下降且区域某一个下限值的状态。由于训练样本m值很大，而对于每个样本，都会更新一次θ向量（权重向量），因此可以在每次更新θ向量前，计算当时状况下的cost值，然后每1000次迭代后，计算一次avera
基于python语言，实现模拟退火算法（SA）对多车场车辆路径规划问题（MDCVRP）进行求解。 目录往期优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码 1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 求解效果（1）收敛曲线（2）车辆路径3. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可
一. 损失函数 在上一讲的线性分类器中，我们使图像与一个权重w相乘，然后输出每个分类可能性的分数。某个类别的分数越高，图像就越有可能是这一类。但是如何确定w的好坏，我们需要一个评价的标准。 我们可以把w输入到一个函数中，这个函数会返回对w的评价结果（一个分数），这个函数的返回值反映了w的好坏。这个函数我们就叫做损失函数。 1.1 多分类
# 机器学习收敛曲线的实现流程
为了帮助这位刚入行的小白理解如何实现机器学习收敛曲线，我们将按照以下步骤进行说明。首先，我们需要明确什么是机器学习收敛曲线。
机器学习收敛曲线是指在训练机器学习模型时，随着训练轮数的增加，损失函数的变化情况。通过绘制收敛曲线，我们可以了解模型训练的效果和模型的收敛情况，从而帮助我们进行模型选择和调优。
## 实现流程
下面是实现机器学习收敛曲线的流程。我们将
原创
2023-07-27 05:06:36
342阅读
将发散和收敛的思想结合在一起使用时，可以帮助分析人员得出更好的和更有创造性的解决方案。发散性思维是将一个话题分解并产生许多从原始概念中分支出来的想法的过程，而收敛性思维则是集中于少数几个想法并根据选择标准对其进行评价的过程。 发散思维和收敛思维
1.算法收敛，收敛与发散对应，收敛是指迭代若干次之后，目标量收敛曲线趋于平稳，趋于定值，而发散是无论迭代次数多大，收敛曲线均一直跳动无法趋于定值。2.收敛能不能求得最优解？能否收敛到最优解，分为局部最优和全局最优，主要看你的目标函数的性质，是多峰还是单峰，跟初值的选择也有关系
转载
2023-06-13 20:18:12
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深度学习模型调参笔记train loss 下降，val loss下降，说明网络仍在学习； 奈斯，继续训练 train loss 下降，val loss上升，说明网络开始过拟合了；赶紧停止，然后数据增强、正则 train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；调小学习率或批量数目 train loss 不变，val loss下降，说明数据集100%有问题；检查数据集标注有没有问题
# 用MATLAB实现机器学习收敛曲线的步骤
在机器学习中，收敛曲线能够有效地帮助我们理解模型的训练过程，并判断模型是否在有效地学习。本文将以MATLAB为例，教你如何实现机器学习中的收敛曲线的绘制。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1
文章目录前言如何加速模型收敛增大batch sizeLinear scaling learning ratelearning rate warmupZero
γ
γ
**1. 文章1 fluent默认的收敛标准是：除能量的残差值外，当所有变量的残差值都降到低于１e－３时，就认为计算收敛，而能量的残差值的收敛标准为低于１e－６ 怎样判断计算结果是否收敛？1、观察点处的值不再随计算步骤的增加而变化；2、各个参数的残差随计算步数的增加而降低，最后趋于平缓；3、要满足质量守恒（计算中不牵涉到能量）或者是质量与能量守恒（计算中牵涉到能量）。特别要指出的是，即使前两个
摘要：本文进行了比较分析，研究了不同的分类算法和结构相似性指标对监督链路预测方法预测不同预测范围内技术收敛性能的影响。为此，我们确定了不同时间段内感兴趣的技术之间的关系，并计算了每个时期内未连接技术之间的10个结构接近度指数。我们开发了一套分类模型，以识别未连接技术之间的潜在收敛性，其中每个模型通过一个分类算法和接近度索引的组合进行不同的配置。我们比较了分类模型的性能，以研究分类算法和接近指数在不
最近在看资料时，遇到了这样的说法“某某算法具有收敛快的优点”，于是便有点疑惑：收敛不是函数或者数列才有的概念吗？用到算法上是代表什么意思呢？遂查阅资料，将一点理解记录如下。算法收敛性算法的收敛性就是指某个算法能否在迭代时间趋于无穷的假设下，最终找到问题的全局最优解。这里有一点要明确：算法收敛性是迭代法中的一个概念，所以主要针对跟迭代相关的算法，如进化算法。对于能够一次求解的直接法，就不在算法收敛的
Dubins曲线 定义： Dubins曲线是在满足曲率约束和规定的始端和末端的切线方向的条件下，连接两个二维平面（即X-Y平面）的最短路径，并假设车辆行驶的道路只能向前行进。如果车辆也可以在反向行驶，则路径为Reeds–Shepp曲线。 相关 Lester Eli Dubins (1920–2010) 证明任何路径都可以由最大曲率和/或直线段组成（两点之间的路径必须存在）。 换句话说，连
1.GAN新范式数学角度，关于生成式对抗网络对收敛性描述为：假设生成模型和判别模型都有足够的性能的条件下，如果在迭代过程中的每一步，判别网络都可以达到当下在给定生成模型时的最优质，并在之后在更新生成模型，那么最终生成数据的概率分布就一定会收敛于自然数据的概率分布函数。 注意⚠️：收敛性描述已经被严格的数学证明。 不论是损失敏感度生成式对抗网络LS-GAN，还是沃瑟斯坦生成式网络W-GAN，其改进的
# 如何实现深度学习曲线
## 概述
在深度学习中，绘制曲线是非常重要的，可以帮助我们了解模型的训练过程和效果。下面我将指导你如何实现深度学习曲线。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建模型]
B --> C[编译模型]
C --> D[训练模型]
D --> E[绘制曲线]
```
### 步骤表
归总一下从头复现论文或是自己写网络模型进行训练时遇到过的一些问题。主要包括train loss不收敛，train loss收敛但是val acc低，train loss收敛但是仍然不够低（训练技巧）本文主要从这三个问题入手，列出常见的问题可能性以及排查方式，以及容易被人忽略的一些原因，例如对BN处理对一些细节。 1. train loss不收敛，震荡基础问题（a） coding
