泛化误差(Generalization Error)是一个衡量机器学习模型在新、未见过的数据上预测性能的指标。它反映了模型对整个数据分布的推广能力,而不仅仅是对训练集的拟合程度。一个模型的泛化误差可以被看作是该模型在所有可能的、按照数据生成分布随机抽取的数据上的期望误差。简而言之,泛化误差衡量了模型从训练样本学到的规律在...
推荐了解cosine learning rate，其次是 batchsize 和weight decay。当你的模型还不错的时候，可以试着做...
1.1.3 Optimization 通过Optimization方法使Loss function收敛到最小值点 Gradient Descent : 一种常用的Optimization方法,收敛到Error surface上Loss小的点 Learning rate\eta: Error surface上的点沿着Gradient移动的距离 \theta^1=\theta^0-\eta\nabla L(\theta^0)\theta^2=\theta^1-\eta\nabla L(\theta^1)...
深度学习框架（Deep Learning Framework）是目前研究人员开发深度神经网络（Deep Neural Network）的主要工具...
举例说明:假设目前我们再做一个猫的分类器,最后的精度(accuracy)达到90%,也就是错误率(error rate)是10%,远没有达到预期,当我们发现那些被错误分类的图片中,有一些是把狗错误当成猫的,那么这种情况下,我们是否需要花时间去开发新的算法或者修正模型?
这时候你需要通过一定的机器学习的方法,比如感知机算法(perceptron learning algorithm) 找到一个合适的线性方程。 但是有些数据不是线性可分的。比如如下数据: 第二组数据你就没有办法画出一条直线来将数据区分开。 这时候有两个办法,第一个办法,是做线性变换(linear transformation),比如讲x,y变成x^2,y^2,这...
AI:《DEEP LEARNING’S DIMINISHING RETURNS》翻译与解读,AI:《DEEPLEARNING’SDIMINISHINGRETURNS》翻译与解读导读:深度学习的收益递减。麻省理工学院的NeilThompson和令人沮丧。他
Deep Learning 4: Error Analysis threshold: https://stackoverflow.com/questions/46224752/what-is-a-threshold-in-a-precision-recall-curve In general, an instance would be classified as A, if P(A) > 0.5 (your threshold value). For this value, you get your Recall-Precision pair based on ...
Deep learning is a subset of machine learning that uses multilayered neural networks, to simulate the complex decision-making power of the human brain.
Let's break let’s break down the progression from deep-learning training to inference in the context of AI how they both function.