调整反向传播梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸都和计算出来的“delta”有关。理想的delta应该是逐渐减小的。如果delta一直太小，则会导致下降太慢，甚至对于权重没有改变，此时形成了梯度消失。如果delta一直很大，则会出现波浪式(choppy)学习过程，实际没有任何下降，此时形成了梯度爆炸。下图给出了梯度消失和梯度爆炸的示意。解决方案有权重初始化。初始化时选择较优的权重激活函数。激活函数
线性回归 + 基础优化算法1 线性回归1.1 一个简单模型1.2 线性模型1.3 平方损失1.4 训练数据1.5 损失函数1.6 显式解2 基础优化算法2.1 梯度下降2.2 选择学习率2.3 小批量随机梯度下降2.4 选择批量大小3 线性回归的从零开始实现3.1 生成数据集3.2 读取数据集3.3 初始化模型参数3.4 定义模型3.5 定义损失函数3.6 定义优化算法3.7 训练3.8 比较参
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2024-05-11 20:00:29
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梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的（state-of-the-art）机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。Sebastian Ruder曾在去年发表博文 《梯度下降优化算法综述》（An overview of gradient descent
模型优化评估, 扩充基, 过拟合, 模型的Bias, Variance
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2022-08-22 12:22:57
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lightGBM是基于GBDT的一个算法。因为传统的GBDT在每一次迭代时需要多次遍历整个训练数据，所以GBDT的训练会受内存等的限制。尤其在处理工业级海量数据的数据时，GBDT不能满足其需求。而lightGBM支持高效率的并行训练，并且具有更快的迭代速度，更低的内存消耗、更好的准确率，支持分布式可以快速处理海量数据。lightGBM的优缺点主要如下：1.优点 XGBoost也是GBDT框架
为了帮助提高Pytorch的训练效率，英伟达提供了混合精度训练工具Apex。号称能够在不降低性能的情况下，将模型训练的速度提升2-4倍，训练显存消耗减少为之前的一半。该项目开源于：https://github.com/NVIDIA/apex ,文档地址是：https://nvidia.github. ...
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2021-10-25 21:34:00
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在进阶实践部分，将在原有Baseline基础上做更多优化，一般优化思路，从特征工程与模型中来思考。特征选择与删除：分析特征的重要性，可以使用特征选择方法（如基于模型的特征重要性）来选择最具有预测能力的特征，也可以删除一些对模型性能影响较小的特征。特征组合与交互：将不同特征进行组合、相乘、相除等操作，创建新的特征，以捕捉特征之间的复杂关系。数值型特征的分桶（Binning）：将连续的数值型特征划分为
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2023-08-25 22:18:21
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# 优化模型的Python实现指南
优化模型是机器学习和深度学习中非常重要的一个步骤。对于一个刚入行的小白来说，优化模型可能显得有些复杂，但只要按照一定的流程进行，就会变得清晰明了。下面是实现优化模型的步骤和具体代码示例。
## 流程步骤
我们可以将优化模型的整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-09-04 03:55:49
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评估学习器泛化性能的方法，即用测试集的“测试误差”作为“泛化误差”的近似，当我们划分好训练/测试集后，那如何计算“测试误差”呢？这就是性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：算法随机性或测试集本身的选择，那如何对两个或多个学习器的性能度量结果做比较呢？这就是比较检验。最后偏
如何提高训练模型准确率原文链接： 提升一个模型的表现有时很困难，尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。 这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。 本文将分享 8 个经过证实的方法，使用这些方法可以建立稳健的机器学习模型。导语模型的开发周期有多个不同的阶段，从数据收集开始直到模型建立。 不过，在通过探索数据来理解（变量的）关系之前，建议进行假设生成
斜率优化 假设一个动态规划问题的状态表示为dp[i][j][k]......，通常最外层的几重循环分别是对i，j，k......等进行遍历，然后接下来几重循环（通常只有一重）遍历对dp[i][j][k]......这个状态的分解，并取出其中的最优解。斜率优化直观上的实现方式就是把各种分解方式映射为平面上的点集，一种决策方式对应一条经过点集中一个点的直线，这条直线的斜率是一个跟状态相关的常数（不同
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2024-02-26 20:47:29
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前一篇博文介绍了CNN优化加速的一些基础理论，包括卷积相关的基础知识，常见的CNN模型加速策略（知识蒸馏、量化、剪枝以及设计更轻的网络架构等）本篇博文针对轻量化网络设计问题展开，首先总结了常见的三个轻量化网络亮点，其次具体介绍每个网络的设计思路。常见轻量化网络亮点对比 MobileNet 网络MobileNet v1背景：模型权重大小：VGG16(490M)；ResNet152(644M
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2024-04-16 09:58:25
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损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
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2023-08-05 20:24:11
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问题引入炮弹轨迹问题 对于以上的炮弹问题，想分析他不用的数据模型以上三种模型对应着3种不同模型情况芯片检测问题根据芯片尺寸1、尺寸2参数识别次品以上三种情况对应着拟合的3种结果模型对数据的预测情况由于模型不合适，致使其无法对数据进行准确的预测解决过拟合和欠拟合问题通常来说，欠拟合可通过观察训练数据的预测结果发现，解决办法可以是：选用其他模型、增加模型复杂度、增加数据样本、采集新的维度数据解决过拟合
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2023-07-28 09:25:47
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Elasticsearch是一款流行的分布式开源搜索和数据分析引擎，具备高性能、易扩展、容错性强等特点。它强化了Apache Lucene的搜索能力，把掌控海量数据索引和查询的方式提升到一个新的层次。本文结合开源社区和阿里云平台的实践经验，探讨如何调优Elasticsearch的性能提高索引和查询吞吐量。一. Elasticsearch部署建议1.选择合理的
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2024-03-25 13:44:26
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protobuf-net是Unity3D游戏开发中被广泛使用的Google Protocol Buffer库的c#版本，之所以c#版本被广泛使用，是因为c++版本的源代码不支持Unity3D游戏在各个平台上的动态库构建。它是一个网络传输层协议，在GC上有很大的问题，本文对它进行了一次比较彻底的GC优化。从protobuf-net产生GC分析，到给出优化方案，到最后
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2024-03-27 20:29:55
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神经网络的参数众多，我们需要选择合适的算法来进行参数的更新和学习，也就是优化器。优化器在神经网络模型训练的过程中有着十分重要的作用。从SGD开始，神经网络模型优化器就一直在迭代和发展之中。如PyTorch就已经开源了包括SGD、Momentum、RMSprop、Adam、AdamW等等丰富的优化器。但是，由于深度学习模型本身的复杂性，深度学习模型框架自带的优化器本身可能并不能很好的适应我们的任务需
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2024-05-12 20:06:07
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深度模型的优化回顾概念： 代价函数时训练集上损失函数的平均：引入概念：概念描述批量梯度算法使用整个训练集的优化算法，可计算更精确的梯度估计，但回报小于线性批量batch整个数据集中的一组样本构成的子集随机算法(在线算法)每次只使用一个样本的优化算法，难以充分利用多核结构小批量随机方法介于批量梯度算法和在线梯度算法之间的方法小批量随机抽取；通常做法是：将数据集的顺序打乱一次，然后按这个乱序进行顺序抽
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2024-05-13 17:49:09
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在模型导入SuperMap平台之后，在应用过程中必然会遇到性能问题，随之而来的就是如何优化模型。本文将总结使用经验和理解，从实际出发介绍几种优化方法和缓存策略。以下操作均在SuperMap iDesktop 11i(2022)中进行。本文为对Revit模型优化方法及模型缓存策略的补充博文一、数据性能优化 在项目中，有时会遇到由多个BIM数据组成的场景。该类场景中，数据范围不大，但主要数据类型为BI
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2024-02-04 07:48:14
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第三章 简单的优化模型本章介绍简单的优化模型，归结为微积分中的函数极值问题，直接用微分法求解。建立优化模型的步骤：做出若干合理简化的假设首先确定优化的目标、寻求决策和决策受到的限制运用数学工具（变量、常数、函数）解决最后运用微分法求出最优决策以下选出几个实例学习1.存贮模型1.1不允许缺货的存贮模型问题： 配件厂生产若干种部件，每次生产因更换设备要付生产准备费（与生产数量无关），部件生产大于需求时
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2024-08-15 17:18:06
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