如果你熟悉加权损失的话，那么该方法其实就是使用了巧妙的加权，让训练更加聚焦于分类难度高的样本。公式如下所示，其含义是很明显的。 ? γ是一个可改变的超参数。p_t 是分类器输出的样本概率。...但作者指出，它们都没有接近当前最佳的结果。而 RetinaNet 可以轻松地做到，仅使用了单阶段，并且速度很快。他们称其顶尖结果源于新型损失函数的应用，而不是简单的网络（其后端为 FPN）。...在训练过程中，τ 仅需要数据集 A 中类别的掩码数据，而在测试时可以应用到 A、B 数据集的所有类别。作者还用补充性的全连接多层感知机（MLP）增强了掩码头（mask head）。...因此，对于这 20 个类别，他们使用 VOC 的分割标注和 COCO 中这 20 个类别的边界框标签进行训练。论文展示了在 COCO 数据集中这 20 个类别上的实例分割任务结果。...该方法使用 ResNet-50-FPN 和 ResNet-101-FPN 主干架构时（没有使用掩码训练数据）都显著超越了数据集 B 上的基线结果。 ?
该损失函数其实就是巧妙地使用了加权的损失函数，让模型训练过程更聚焦于分类难度高的样本。其数学公式如下所示： 其中，γ 是一个可改变的超参数，pt 表示分类器输出的样本概率。...这项任务想法简单，实现起来也并不困难，但是要使模型正常运行并达到当前最佳的水准，或者使用预训练好的模型来加快分割任务的实现等，想要做到这些可并不容易。...值得注意的是，Mask R-CNN 的最大贡献在于，仅仅使用简单、基础的网络设计，不需要多么复杂的训练优化过程及参数设置，就能够实现当前最佳的实例分割效果，并有很高的运行效率。...因此，对于这 20 种类别，他们使用 PASCAL-VOC 数据集的分割标注及 COCO 数据集中相应类别的边界框标签对模型进行训练。...论文展示了在 COCO 数据集中这 20 个类别上，模型实例分割的结果。此外由于两个数据集包含两种不同的真实标签，他们还对相反的情况进行了训练，实验结果如下图所示。
如果你熟悉加权损失的话，那么该方法其实就是使用了巧妙的加权，让训练更加聚焦于分类难度高的样本。公式如下所示，其含义是很明显的。 ? γ是一个可改变的超参数。p_t 是分类器输出的样本概率。...但作者指出，它们都没有接近当前最佳的结果。而 RetinaNet 可以轻松地做到，仅使用了单阶段，并且速度很快。他们称其顶尖结果源于新型损失函数的应用，而不是简单的网络（其后端为 FPN）。...在训练过程中，τ 仅需要数据集 A 中类别的掩码数据，而在测试时可以应用到 A、B 数据集的所有类别。作者还用补充性的全连接多层感知机（MLP）增强了掩码头（mask head）。...因此，对于这 20 个类别，他们使用 VOC 的分割标注和 COCO 中这 20 个类别的边界框标签进行训练。论文展示了在 COCO 数据集中这 20 个类别上的实例分割任务结果。...该方法使用 ResNet-50-FPN 和 ResNet-101-FPN 主干架构时（没有使用掩码训练数据）都显著超越了数据集 B 上的基线结果。
该评测的主要发现可概括如下： 总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...为了利用多个GPU卡，分布式同步随机梯度下降法（SDG）使用很广泛，实现了很好的扩展性能。 在可扩展性方面，本文作者着重评估处理时间，以及数据同步方法的收敛速度。...一方面，评估处理时长有一种高效且主流的方法，就是测出对一个mini-batch所输入数据一次迭代的时长。在实际操作中，经历多轮迭代或收敛以后，深度学习的训练过程会终止。...真实数据（Real Data） ? FCN-R：Torch最佳，Caffe、CNTK及MXNet三个工具次之，TensorFlow最差。 ?...GPU数量翻番时，CNTK和MXNet的可扩展性最佳，均实现了约35%的提速，caffe实现了大约28%的提速，而Torch和TensorFlow只有约10%。
该评测的主要发现可概括如下： 总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...为了利用多个GPU卡，分布式同步随机梯度下降法（SDG）使用很广泛，实现了很好的扩展性能。 在可扩展性方面，本文作者着重评估处理时间，以及数据同步方法的收敛速度。...一方面，评估处理时长有一种高效且主流的方法，就是测出对一个mini-batch所输入数据一次迭代的时长。在实际操作中，经历多轮迭代或收敛以后，深度学习的训练过程会终止。...真实数据（Real Data） FCN-R：Torch最佳，Caffe、CNTK及MXNet三个工具次之，TensorFlow最差。...GPU数量翻番时，CNTK和MXNet的可扩展性最佳，均实现了约35%的提速，caffe实现了大约28%的提速，而Torch和TensorFlow只有约10%。
作者在RNA生产、基因组编辑和抗体结合应用中的六种蛋白质上展示了其有效性。这些结果突显了在最小实验数据下，少量样本主动学习相较于零样本预测的优势。...虽然零样本模型可以预测抗体突变以提高结合亲和力，但它们无法改善抗体的其他重要特性，如可开发性和免疫原性。...该模型在仅五轮进化中提名了高频率的功能增强蛋白质变体，并且所有DMS数据集中，提名的顶级突变体的中位活性和活性从一轮到下一轮迅速增加。...作者通过将最后一轮中最佳突变体的活性评分相对于第一轮在12个DMS数据集中的表现进行了缩放，计算了顶级突变体的活性提升。...原始的全长嵌入在12个数据集中有9个表现最佳，全长嵌入在存在较少高活性突变体的困难工程任务中，如MAPK1激酶和PafA，对模型准确性贡献更大。
集成的方法，如随机森林（RF）或梯度提升树（GBM），则能结合许多独立训练树的预测。...集成学习在实践中表现优异，经常赢得经典的（非深度学习）机器学习竞赛。 缺点：由于无约束，单棵树容易过拟合，这是因为单棵树可保留分支直至记住训练的数据。不够，集成方法可以弱化这一缺点。...最近邻算法通过搜寻最相似的训练样本来预测新样本的观察值。 它是内存密集型算法，处理高维数据时的效果并不理想，同时还需要高效的距离函数来计算相似度。...它们在应对异常数据时有着相当的稳健性与可扩展性。由于其层级结构，分类树的集成方法能够很自然地对非线性决策边界建模。 缺点：不可约束，单棵树容易过拟合，集成方法可削弱这一影响。...当特征的个数特别大的时候（相对于数据集中观测样本的数量来说），训练出一个有效的模型，对算法要求就会特别高(即，用现有的算法训练出一个有效的模型特别困难)。
然而，MSPs仍需要插到多个层才能达到最佳性能。 受到低秩自适应（LoRA）[9]的启发，作者提出模态感知低秩自适应（MoRA），以提高在面对数据集训练和测试集中缺失模态时的性能和健壮性。...这样，作者的方法将训练参数限制为总模型参数的1.6%，允许模型在微调较小数据集（数千样本）时达到更好的性能。...作者的主要贡献是： 作者将多模态预训练模型引入疾病诊断，并提出了MoRA来改善在训练和测试集中数据缺失时的性能和健壮性。 与采用缺失模态的其他微调方法相比，作者的方法实现了最先进的性能和健壮性。...可以观察到，即使在训练数据集和测试数据集中的缺失率不同的情况下， MoRA在大多数缺失场景中实现了最佳结果。...秩 r 对性能的影响： 作者检查秩 r 对性能的影响。作者在 ODIR 上训练 MoRA，其中 65% 图像模态和 65% 文本模态样本，但设置了不同的秩 r。作者将在表5 中展示结果。
我们都准备在R中探索MXNet。...我正在使用Kaggle的HR分析数据集进行演示。数据集是大约14,999行的小样本。学习如何使用MXNet构建前馈网络后，你可以使用其他数据集进行试用。...) summary(hr_data) 接下来，我们将执行一些必要的数据预处理，并将数据划分为训练集和测试集。...训练数据集将用于训练模型和测试数据集，以验证新训练模型的准确性。...，您可以使用预测方法对测试数据集进行预测： #做出预测 preds <- predict(mlpmodel, test.x) dim(preds) 函数mx.mlp（）本质上是使用MXNet定义神经网络的更灵活但冗长的符号系统的替代品
Focal Loss 这是一个极其精巧简洁的设计。如果你熟悉加权损失函数的话，这基本上是同样的原理，只不过更集中在难以分类的样本上。它的公式如下，很好理解 ? ? 是一个可以调整的超参数。 ?...正如人们能想到，在边框和分割注解领域上并没有太大的区别，只是后者比前者精确得多。所以，因为我们在 Visual Genome [9]数据集中有 3000 个类，为什么不利用它来给出分割输出。...建立在 Mask-RCNN 之上 输入有 mask 和输入没有 mask 两种方式进行训练 在 mask 和 bbox mask 之间添加一个权重转换函数 在训练过程中，一个能够在整个数据集上 反向传播...bbox 的损失，但是另外一个只能在输入的真实数据（数据集 A）中带有 mask 的损失上反向传播 在推断过程中，当通过一个输入的时候，函数 τ 预测 mask 特征需要相乘的权重。...反之亦然，因为这两个数据集中都有真实值（Ground truth），这个结果列在下面的表格中。 ? PS - 如果它变得有用的话，我打算查阅论文来写一篇关于使用权重预测方法，去做有意思的事。
有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。 有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。...预处理 不会 应用于直接使用object$finalModel 对象的预测 。 对于插补，目前实现了三种方法： _k -_最近邻采用具有缺失值的样本，并 在训练集中找到 _k 个_最接近的样本。...该 预测器的_k 个_训练集值的平均值 用作原始数据的替代。在计算到训练集样本的距离时，计算中使用的预测变量是该样本没有缺失值且训练集中没有缺失值的预测变量。...另一种方法是使用训练集样本为每个预测因子拟合一个袋状树模型。这通常是一个相当准确的模型，可以处理缺失值。当一个样本的预测器需要估算时，其他预测器的值会通过袋装树进行反馈，并将预测值作为新值。...这个模型会有很大的计算成本。 预测器训练集值的中位数可用于估计缺失数据。 如果训练集中存在缺失值，PCA 和 ICA 模型仅使用完整样本。 交替调谐网格 调谐参数网格可由用户指定。
如预期，0-L（在T5-3B上的零样本）无法预测两个数据集的"mixture"类别。对于AVeriTeC，作者的2-R模型与GPT-4相当，具有最佳准确率85.2%，同时是一个更小的模型。...具体而言，1-R模型在预测"neutral"和"mixture"类别时存在困难，但通过作者的标签适应方法（2-R），模型在这些类别的预测上显著改善。...总体而言，作者的2-R方法在真实性和参考得分方面都取得了最高的预测性能，超越了预训练模型和其他最先进的 Baseline 。...在解释质量方面，无参考指标表明，最佳解释来自2-R（GPT-3.5），与最佳值具有相似的自动J分数，并在少样本模型中具有最低的TigerScore。...作者进一步利用LLM生成少样本合成解释来微调作者的T5-3B模型，并使其在仅针对整个数据集的端到端自我证明模型中表现更好。
Python 资源：https://keras.io/ R 资源：http://mxnet.io/ 1.4 最近邻算法 最近邻算法是「基于实例的」，这就意味着其需要保留每一个训练样本观察值。...最近邻算法通过搜寻最相似的训练样本来预测新观察样本的值。 而这种算法是内存密集型，对高维数据的处理效果并不是很好，并且还需要高效的距离函数来度量和计算相似度。...本质上朴素贝叶斯模型就是一个概率表，其通过训练数据更新这张表中的概率。为了预测一个新的观察值，朴素贝叶斯算法就是根据样本的特征值在概率表中寻找最大概率的那个类别。...因为聚类是一种无监督学习（即数据没有标注），并且通常使用数据可视化评价结果。如果存在「正确的回答」（即在训练集中存在预标注的集群），那么分类算法可能更加合适。...缺点：AP 聚类算法主要的缺点就是训练速度比较慢，并需要大量内存，因此也就很难扩展到大数据集中。另外，该算法同样假定潜在的集群是类球状的。
这些内容在之前的章节中已有对应推送，可参考学习。...因为两点决定一条直线，故基于两个样本的线性回归模型（size=0.4+1.3 x weight）的残差平方和等于0，但是其在新数据集中的预测性能将会非常差。 ?...在训练样本中，两个样本得出的回归模型（红色直线）的残差平方和等于0，也可以说其偏差（bias）为0；但是这训练样本得出的模型在测试样本中的残差平方和非常大。...岭回归运用的示例： 在前面提及的仅含两个训练样本中，使用最小二乘法计算最佳拟合直线，其残差平方和为0。...λ越大，不同饮食造成的差异越小。使用岭回归的主要作用是当样本量较小时，线性模型在不同数据集中的表现方差很大，岭回归因引入少量偏差从而降低方差。 ?
尽管一种典型的方法是在完整数据集上针对多个迭代（或历元）训练每个模型，但这既耗时又昂贵。但是，可以在更短的时间内根据GTN的综合数据对模型进行训练，从而根据实际训练数据对模型的真实效果进行估算。...研究人员表示：GTN神经架构搜索（GTN-NAS）与最先进的NAS方法相比具有竞争优势，该方法可实现最佳性能，同时使用的计算量要比典型NAS方法少几个数量级。...许多研究集中在有效地探索搜索空间上，这意味着该系统将训练较少的模型。相反，Uber的系统产生了一个新的数据集，该数据集允许对每个模型进行更少的迭代训练，从而使系统可以在相同的时间内尝试更多的模型。...使用这项技术，Uber创建了一个生成器，该生成器生成了用于训练计算机视觉（CV）系统的样本，以识别MNIST数据集中的数字。CV系统仅需32个培训步骤就可以达到98.9％的准确性。...在CIFAR10数据集上进行的类似实验中，Uber表明他们可以使用合成数据进行128个训练步骤来预测模型性能，而使用真实数据可以进行1200个步骤来预测模型性能，速度提高了9倍。
在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务，多少英雄豪杰为之头痛不已。...这种广义的CL，也是一个开源的Clean Lab Python包，在ImageNet和CIFAR上的性能比其他前沿技术高出30%。 这种方法有多厉害？举个栗子。 ?...上图是2012年ILSVRC ImageNet训练集中使用自信学习发现的标签错误示例。...下图是其他三个常见数据集中的例子。 ? △目前存在于Amazon Reviews、MNIST和Quickdraw数据集中的标签错误的例子，这些数据集使用自信学习来识别不同的数据模式和模型。...而后的中心思想就是，当一个样本的预测概率大于每个类的阈值时，我们就可以自信地认为这个样本是属于这个阈值的类。 此外，每个类的阈值是该类中样本的平均预测概率。
在本文中，亚马逊宣称这个基于 MXNet 的工具可以用于构建目前业内表现最佳的神经机器翻译模型。...在自然语言处理 (NLP) 中，很多任务是关于序列预测问题。例如，在机器翻译 (MT) 中，任务是在给定输入单词序列的情况下预测已翻译单词的序列。执行这种任务的模型常被称为序列到序列模型。...Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。...Sockeye：为使用 MXNet 的机器翻译进行序列到序列建模 Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它同样为所有序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。...翻译 用于翻译的输入数据需要与训练数据格式统一（表征化、经过预处理）。
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