R表达式中常用的符号 残差（Residuals） 残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越小模型越精确 系数项与截距项（Coefficients & Intercept）和P值指标 残差标准误（Residual standard error） 残差的标准误差，越小越好 R方判定系数 模型拟合的质 ...
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2020-05-24 19:20:12
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本文在调参记录23的基础上，增加卷积核的个数，最少是64个，最多是256个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数被放在了残差模块的第二个卷积层之后，它的基本原理如下： Keras程序： #!/usr/bin/env pyth ...
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2020-05-21 10:03:22
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看的多个Kaggle上 图片分类比赛 的代码，发现基本都会选择resnet网络作为前置网络进行训练，那么如何实现这个呢？ 本文主要分为两个部分 第一个部分讲解如何使用PyTorch来实现前置网络的设置，以及参数的下载和导入 第二个部分简单讲一下resnet运行的原理。 第一部分：实现 有一个非常好用 ...
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2020-05-20 20:26:43
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本文在调参记录21的基础上，增加卷积核的个数，也就是增加深度神经网络的宽度，继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数的原理如下： Keras程序： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf ...
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2020-05-19 12:45:06
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在调参记录14里，只有2个残差模块，结果遭遇欠拟合了。这次增加一个残差模块试试。 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下： Keras程序如下： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 04 ...
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2020-05-19 10:32:50
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续上一篇：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录7）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907617.html本文将层数设置得很少，只有两个残差模块，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar ...
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2020-05-18 01:09:52
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本文在调参记录6的基础上，继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果。 深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/129074 ...
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2020-05-18 00:35:17
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本文采用了深度残差网络和自适应参数化ReLU激活函数，构造了一个网络（有9个残差模块，卷积核的个数比较少，最少是8个，最多是32个），在Cifar10数据集上进行了初步的尝试。 其中，自适应参数化ReLU激活函数原本是应用在基于振动信号的故障诊断，是参数化ReLU的一种改进，其基本原理如下图所示： ...
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2020-05-17 21:49:35
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Ridge regression 通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。岭回归系数最小化的是带惩罚项的残差平方和，数学形式如下： min∑i=1p‖Xωi y‖2+α‖ω‖2 其中，α = 0是一个控制缩减量（amount of shrinkage）的复杂度参数：α的值越大，缩 ...
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2020-05-07 20:16:44
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无论是风控，抑或自然语言处理，计算机视觉等等各领域，数据的不均衡分布始终都是我们要面对的问题，智能风控也可以从其他领域借鉴好的做法来提升我们的模型。随着”新基建”的积极推进和5G的蓄势待发，数据将伴随着时代的浪潮不可避免地激增，如何科学地处理数据，快速地计算，精准地处理，稳健地部署将是值得从业者们一直关注的问题，我们也将作为先行者和践行者，去实践，去创造，去分享。
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2020-04-10 10:32:19
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