主动学习Active learning(六)——基于变化最大(Learning loss, Grad_norm) 之前介绍的主动学习方法,不管是用不确定性,还是特征空间覆盖,优化的近似目标都还离训练深度模型过程中本身有的一些关键参数比较远,这里的关键参数指训练损失,以及参数更新的梯度等等。今天这篇文章就来介绍 直接着眼于损失本身的主动学习方法。...
l1 norm 对于离群点更加鲁棒。 l1 norm 对应拉普拉斯先验,l2 norm对应高斯先验。 首先看一下各种lp norm的形状: 从0到inf,norm的形状是逐渐变“胖”的过程,当然这是有限度的,限制就是l inf norm时候的立方体,可以看成一个初始在坐标轴上逐渐膨胀的气球被禁锢在一个在各坐标轴为1的点处与该轴垂直的平面所围...
L_{norm1} = L\left( \hat{y},y \right)+\lambda\sum_{\omega}^{}{ \omega^{2}} 正则化有防止过拟合的作用,为啥呢? 正则化之所以能够降低过拟合的原因在于,正则化是结构风险最小化的一种策略实现。给loss function加上正则化项,能使得新得到的优化目标函数h = f+normal,需要在f和normal中做一个...
l1-norm loss & l2-norm loss (l1范数和l2范数作为正则项的比较),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Lose weight easily and be healthy with a programme made just for you. Norm is made to fit your lifestyle, your goals and the challenges you face in everyday life.
The resulting "Norm-in-Norm'' loss encourages the IQA model to make linear predictions with respect to subjective quality scores. After training, the least squares regression is applied to determine the linear mapping from the predicted quality to the subjective quality. It is shown that the new...
最近在按照一篇论文描述实现论文中模型(是NLP的序列标注模型),开始时参数全部按照论文中描述采用相同参数,包括RNN类型,隐藏层数目,embedding方式,dropout值, gradient clip值,L2 norm值, RNN层数。在模型大功告成之后,一运行,单个sample的loss大概在从2.09降到0.4左右就不降了,验证集的F1值在0.3左右不增加了,我当时...
2、Grad Norm 梯度归一化的主要目的在于希望不同任务任务对应的梯度具有相似的大小,从而控制多任务网络的训练。通过这样做,我们鼓励网络以相同的速度学习所有的任务。grad norm本身不focus于不同任务之间的权重,而是将所有任务等同视之,只是希望所有任务的更新能够相...
我按照这个教程进行的纯中文的fine-tune,也就是各个命令行中输入“C”的,输入一段30分钟的非常标准的中文长音频。由于GPU配置不高,只有将配置文件configs/modified_finetune_speaker.json中的batch_size设置为2的时候才能开始训练,不然都会报OOM。但是训练的结果令我很吃惊,日志中出现了很多Nan的数据,不知道是为什么...
first version layernorm Dec 27, 2021 soft_dice_loss.py fix lsr problem when sample size is very small Jun 20, 2021 swish.py tiny modify Oct 23, 2020 taylor_softmax.py add taylor softmax cuda May 5, 2021 triplet_loss.py tiny modify ...