机器学习损失函数
社区干货
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
# 背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个... Online Learning的优化目标是使得整体的损失函数最小化,它需要快速求解目标函数的最优解。现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞... 迁移学习、选择平滑、对抗训练、数据增强等策略。其中知识蒸馏的本质是训练教师模型,并通过教师模型来指导学生模型的训练;选择平滑指的是结合不同类型的损失函数从而达到更好的效果。举例来说,同时结合使用交叉熵和...
Loss 才是涌现的关键,而非模型参数
当训练损失降至大约2.00时,TriviaQA上的绿色和橙色点是无法区分的。这表明,模型在下游任务上的性能在很大程度上与预训练损失相关,而与模型大小无关。* 我们发现不管是在中文,还是英文任务中,overall training loss 都是一个较好的指标。这说明,在多语言预训练中,英文和中文 tokens 的学习动态可能非常相似。 **3. Tokens vs 性能**为了探究训练 tokens 量与模型性能之间的关系,我们用不同的tokens 量分别训练了 28 个相...
特惠活动
机器学习损失函数-优选内容
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我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
## 一、机器学习是什么?- 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种... 聚类是机器学习最常见的三大任务。回归是一种数学模型,利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)。分类就是对数据分进行分类...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。在学习中,我觉得机器学习具备巨大的潜力。近期接触了一个风险控制项目,务必涉及机器学习行业。因而,我就依据学习了解了机器学习领域的知识。本文将... 这里我使用了函数将日期列转换为日期类型,并设置成了索引,方便后续操作。这里大家也可以根据自己的情况进行其他数据的格式化与标准化,比如说单位的转换,数据归一化等操作,都是需要注意的细节。### 特征工程1.特...
机器学习
1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的... 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射,先把该样本的特征线性求和,然后使用逻辑斯蒂函数将值映射到 0 到 1 之间,表示该样本隶属于各类别的概率...
机器学习
1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成... 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射,先把该样本的特征线性求和,然后使用逻辑斯蒂函数将值映射到 0 到 1 之间,表示该样本隶属于各类别的概率...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的故事。接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,去了... 跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量与系数、线性方程组和函数曲线,使我自己更好的理解基本的机器学习模型。此外,因为我自己之前已经完成了Python的学习,基础...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
再次接收了火山语音团队有关机器学习的技术研究成果,即“ **基于自适应迁移核函数的迁移高斯回归模型”( ADATPITVE TRANSFER KERNEL LEARNING FOR TRANSFER GAUSSIAN PROCESS REGRESSION)** https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9937157与真实值Y的不一致程度,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。SparseCategoricalCrossentropy损失函数 计算标签和预测之间的交叉熵损失。当使用交叉熵处理具有大量标签的...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 设置损失函数、优化器 设置损失函数、优化器这些都是神经网络的一些基础知识,不知道的自行补充。当然这里的损失函数和优化器可以和我不同,感兴趣的也可以改变这些来看看我们最后训练的效果会不会发生变化【...
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
# 人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估随着全球工业化和城市化的加速发展,环境污染问题日益凸显,对人类生存和健康造成了严重威胁。为了更有效地监测和评估环境污染的影响,人工智能(AI)技术在环境科学领域展... 选择更适合你的数据的核函数等。支持向量机模型在处理非线性关系时表现较好,适用于更复杂的环境数据。## 模型解释和结果分析:在完成模型训练和预测之后,关键的一步是解释模型的结果并进行结果分析。对于环境污...
