Sigmoid的輸入范圍應(yīng)該沒有限制，輸出范圍[0,1]，具備概率意義。
我當(dāng)時遇到的問題具體原因不太記得了，但是我在代碼里有寫，還有博客最后總結(jié)的那些，大概就是輸出大小為1的tensor經(jīng)過Relu之后，如果是小于0的話，那么relu的輸出就變成了0， 這樣在反向傳播進(jìn)行梯度更新的時候，梯度為0，無法更新模型參數(shù)，導(dǎo)致loss不降，模型無法收斂，引以為戒
推薦系統(tǒng)之Wide&Deep模型原理以及代碼實(shí)踐簡介 本文要介紹的是Google于2016年提出的Wide&Deep模型，此模型的提出對業(yè)界產(chǎn)生了非常大的影響，不僅其本身成功地應(yīng)用在多家一線互聯(lián)網(wǎng)公司，而且其后續(xù)的改進(jìn)工作...
@Robert6757 這種問題一般可能是因?yàn)轵?yàn)證集和訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)分布不同導(dǎo)致的，或者說訓(xùn)練集中數(shù)據(jù)較好，但是驗(yàn)證集中有噪聲，或者異常值等等，導(dǎo)致兩者差別較大，所以在訓(xùn)練集上的loss下降并不能很好的反應(yīng)在驗(yàn)證集上。
可以看下你的驗(yàn)證集是怎么來的，一般驗(yàn)證集都是從訓(xùn)練集中拆出來的。
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實(shí)踐簡介 本文要介紹的Deep Crossing模型是由微軟研究院在論文《Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually C...
@老鼠人 這個應(yīng)該不會，數(shù)據(jù)集不會變，確認(rèn)一下是否下錯了，或者簡單點(diǎn)，在傳入模型之前，先對圖片進(jìn)行一個預(yù)處理，resize到 32x32就行了
PyTorch實(shí)現(xiàn)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)之LeNet5簡介 本文是使用PyTorch來實(shí)現(xiàn)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)LeNet5，并將其用于處理MNIST數(shù)據(jù)集。LeNet5出自論文Gradient-Based Learning Appl...
@ParkBoYoung 這只是一份demo代碼用于理解ViT的，如果你要使用的話，去github上下載原作者預(yù)訓(xùn)練好的模型去跑。
Visual Transformer (ViT) 代碼實(shí)現(xiàn) PyTorch版本簡介 本文的目的是通過實(shí)際代碼編寫來實(shí)現(xiàn)ViT模型，進(jìn)一步加對ViT模型的理解，如果還不知道ViT模型的話，可以先看下博客[http://www.itdecent.cn/p...
@ParkBoYoung 你是怎么用的？用的我這份代碼么
Visual Transformer (ViT) 代碼實(shí)現(xiàn) PyTorch版本簡介 本文的目的是通過實(shí)際代碼編寫來實(shí)現(xiàn)ViT模型，進(jìn)一步加對ViT模型的理解，如果還不知道ViT模型的話，可以先看下博客[http://www.itdecent.cn/p...
@飛飛帥傅 看了下，應(yīng)該是的，
推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集之MovieLens簡介 MovieLens[https://movielens.org/]其實(shí)是一個推薦系統(tǒng)和虛擬社區(qū)網(wǎng)站，它由美國 Minnesota 大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院的GroupL...
綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種...
簡介 K均值聚類，也叫做K-Means Clustering，是一種著名的用于分類問題的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)聚類算法。聚類是針對給定的樣本， 依靠它們特征的相似度或者距離，將其歸到...
那個是壓縮文件的，不能直接打開，使用mnist_loader.py文件，里面有讀取的代碼
手寫一個全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)字識別簡介 本文的目的是不借助任何深度學(xué)習(xí)算法庫實(shí)現(xiàn)一個簡單的3層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)，并將其用于MNIST[http://yann.lecun.com/exdb/mnist/...
簡介 集成學(xué)習(xí)，顧名思義就是將多種學(xué)習(xí)器或算法結(jié)合在一起，共同做出決策。這符合人類集思廣益的做法，在業(yè)界也是應(yīng)用最為廣泛的方法之一。注意，集成學(xué)習(xí)的本質(zhì)是如何找到不同的模型，...
簡介 大概是今年6月份參加微信大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的時候，我才開始認(rèn)識到特征選擇也是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的一環(huán)。在諸如CTR等比賽中，原始特征往往是不足以挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的信息的，因此...
簡介 決策樹模型是最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一，也是入門機(jī)器學(xué)習(xí)必須掌握的知識。決策樹模型呈現(xiàn)樹形結(jié)構(gòu)，在分類問題中，表示基于特征對實(shí)例進(jìn)行分類的過程。它可以認(rèn)為是if-then...
簡介 特征離散化指的是將連續(xù)特征劃分離散的過程：將原始定量特征的一個區(qū)間一一映射到單一的值。離散化過程也被表述成分箱（Binning）的過程。特征離散化常應(yīng)用于邏輯回歸和金融...
簡介 本文主要說明特征工程中關(guān)于序數(shù)特征和類別特征的常用處理方法。主要包含LabelEncoder、One-Hot編碼、DummyCoding、FeatureHasher以及...
簡介 樸素貝葉斯(naive Bayes)算法是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。對于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件獨(dú)立假設(shè)學(xué)習(xí)輸入輸出的聯(lián)合概率分布。然后基于...
簡介 在介紹比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型比如圖像和文本數(shù)據(jù)類似之前，我們首先從最簡單的數(shù)據(jù)類似開始，即：數(shù)值類型。我們收集到的數(shù)據(jù)中，數(shù)值類型數(shù)據(jù)占據(jù)了大部分。比如商品價格、人口數(shù)量、...
前言 上個月參加了微信大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽，由于是第一次參加類似的比賽，并沒有什么經(jīng)驗(yàn)，最終也沒有進(jìn)復(fù)賽。不過在這期間還是學(xué)到了很多知識，尤其是特征處理相關(guān)的內(nèi)容。接近2周的時間我?guī)?..
簡介 Transformer出自于Google于2017年發(fā)表的論文《Attention is all you need》[https://arxiv.org/abs/170...