https://mlbot.net/ 动机：难以捉摸，完美的机器学习问题 作为数据科学家的朋友和同事会将理想的预测建模项目描述为以下情况： 有大量数据，已经标记或可以推断标签。...尽管存在这些障碍，还是决定简化问题并将尽可能多的标签分为三类：功能请求，错误和使用在手动查看前200个标签后构建的启发式问题。...通过仅考虑前75％的字符以及在问题正文中持续75％的字符来删除进一步的重复。 使用此链接查看用于对问题进行分类和重复数据删除问题的SQL查询。...现在有了一个可以进行预测的模型，以及一种以编程方式为问题添加注释和标签的方法（步骤2），剩下的就是将各个部分粘合在一起。...如果已熟悉flask，则下面是代码的截断版本，当GitHub通知已打开问题时，该代码应用预测的问题标签： ? 如果不熟悉Flask或SQLAchemy，请不要担心。
标签质量分析 软标签质量是保证模型训练精度的一项最重要的指标，作者通过可视化标签分布以及计算不同模型预测之间的交叉熵（cross-entropy）来证明了所提出的方式拥有更好的软标签质量。...边际平滑量化策略相比单一预测值保留了更多的边际信息（Top-K）来平滑标签 Y_S： 4）边际平滑归一化 (Marginal Re-Norm with Top-K)。...边际平滑归一化策略会将 Top-K 预测值重新归一化到和为 1，并保持其他元素值为零（FKD 使用归一化来校准 Top-K 预测值的和为 1，因为 FKD 存储的软标签是 softmax 处理之后的值）...4）Tiny CNNs 上的结果： 5）消融实验： 首先是不同压缩策略，综合考虑存储需求和训练精度，边际平滑策略是最佳的。...（i） FKD 的预测的概率值相比 ReLabel 更加小（soft），因为 FKD 训练过程引入的上下文以及背景信息更多。
.): 计算预测与标签匹配的频率。auc(...): 通过黎曼和计算近似AUC。average_precision_at_k(...): 计算相对于稀疏标签的预测的平均精度@k。....): 计算小于给定阈值的值的百分比。precision(...): 计算与标签有关的预测的精度。precision_at_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。....): 根据预测计算不同阈值的精度值。precision_at_top_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。recall(...): 计算关于标签的预测的回忆。....): 计算关于稀疏标签的预测的recall@k。recall_at_thresholds(...): 计算预测时不同阈值的各种回忆值。....): 计算关于稀疏标签的top-k预测的recall@k。root_mean_squared_error(...): 计算标签与预测之间的均方根误差。
这些点按正类概率排序（最高概率在顶部），绿色和红色分别代表正标签或负标签。 我们可以绘制 ROC 曲线和 PRC： 图 2：根据图 1 中描述的数据绘制 ROC 曲线和 PRC。...这里的关键是类标签的分布： 20个正例 2000个负例 这是一个严重的不平衡的数据集。我们的两个模型是使用这些数据进行的预测。...第一个模型在其前 20 个预测中找到 80% 的正确值·，第二 个模型在其前 60 个预测中找到 80% 的正确值·，如下图 5 所示。其余的正确预测平均分布在 剩下的样本中。...图 5：图 3 和图 4 中考虑的模型的前 100 个预测。 换句话说，模型之间的区别在于它们发现正确值的速度有多“快”。...测量 top-K 预测通常使用平均精度 (AUPRC) 来完成，因为它是评估通用检索系统的最先进的测量方法 [3]。因此如果你发现你的不平衡任务类似于检索任务，强烈建议考虑 AUPRC。
这些点按正类概率排序（最高概率在顶部），绿色和红色分别代表正标签或负标签 我们可以绘制 ROC 曲线和 PRC： 图 2：根据图 1 中描述的数据绘制 ROC 曲线和 PRC 计算每条曲线下的面积很简单...这里的关键是类标签的分布： 20个正例 2000个负例 这是一个严重的不平衡的数据集。我们的两个模型是使用这些数据进行的预测。...第一个模型在其前 20 个预测中找到 80% 的正确值·，第二 个模型在其前 60 个预测中找到 80% 的正确值·，如下图 5 所示。其余的正确预测平均分布在剩下的样本中。...图 5：图 3 和图 4 中考虑的模型的前 100 个预测 换句话说，模型之间的区别在于它们发现正确值的速度有多“快”。让我们看看为什么这是一个重要的属性，以及为什么 ROC-AUC 无法捕捉到它。...测量 top-K 预测通常使用平均精度 (AUPRC) 来完成，因为它是评估通用检索系统的最先进的测量方法 [3]。因此如果你发现你的不平衡任务类似于检索任务，强烈建议考虑 AUPRC。
最近的研究表明，尽管被认为是单标签基准，但许多样本仍包含多个类别。因此，本文提出了将ImageNet预测转变为多标签任务的方法，因此每个图像都使用详尽的多标签标注。...3 方法原理 3.1 Re-labeling ImageNet 本文实验注意到，尽管在ImageNet上使用单标签监督(softmax交叉熵损失)训练Machine Annotators，它们仍然倾向于对多类别图像进行多标签预测...然后，交叉熵损失为： 化简后为： 其中， 是指index=c时的标签为1的One-Hot编码， 是 的预测向量。注意，函数 在 时取的最小值。因此，模型通过预测 使损失最小化。...因此，如果数据集中存在大量的标签噪声，使用单标签交叉熵损失训练的模型会倾向于预测多标签输出。 从分类器中获取标签的另一个好处是可以提取特定于位置的标签。 ?...并通过前向传播来生成标签 。保存所有类别的整个标签映射将需要超过1tb的存储:128万张图片 × ≈1.0TB。但是对于每个图像，超出几个top-k类的像素级预测基本上是零。
CornerNet的一个缺点是经常预测错误的点对，这个需要后期根据比率进行适当的过滤才会产生正确的bounding box，而通过中心位置点可以很快确认正确的点对信息，提升CornerNet模型的精度。...通过CornerNet部分生成多个bounding box，对生成的多个bounding box，选择top-k个box(根据得分)，然后做如下处理： 1.选择top-k个中心关键点(根据得分) 2....根据offset把中心点重映射到输入图像上 3.定义个中心区域，检查中心点是否在中心区域内(中心点的标签与bounding box的标签必须一致) 4.如果关键点在中心区域，则该bounding box...当对小目标选择小中心区域，召回率比较低，说明小目标比较难发现；对于大的目标选择比较大的中心区域时候，发现精度比较低，说明预测错误框比较多。...Cascade Corner Pooling级联角池化 见上图（C）所示，首先发现bounding方向的最大值，然后再发现内部的最大值，把这两个最大值叠加在一起，这样就既获得了框信息也获得对象可视化模式信息
Regularized Singular Value Decomposition and Application to Recommender System（正则化奇异值分解和其在推荐系统的应用） --...DeepFM: An End-to-End Wide & Deep Learning Framework for CTR Prediction（DeepFM：基于端到端深度学习框架的CTR预测） ---...Any-k: Anytime Top-k Tree Pattern Retrieval in Labeled Graphs（Any-k） ---- ---- 作者：Xiaofeng Yang,Deepak...graph and a query pattern with node and edge label constraints, a fundamental challenge is to nd the top-k
在密集部分，执行基于滑动窗口的类可知密集预测生成区域提案，选取 Top-K个高分提案并将其四维提案和 256 维编码器特征作为参考点和对象查询。...Sparse part 密集部分的输出与编码器特征的大小一致，根据其对象得分来选择top-k提案作为参考点，由其 256 维编码器特征预测的最大类别得分作为其对象得分进行选择。...这种策略使网络训练变得高效，仅用 100 个提案就达到了与使用 300 个提案训练的网络相当的精度。Loss 密集部分和稀疏部分共享相同的标签分配规则和损失函数。...为了避免像NMS那样的后处理，采用一对一的标签分配规则并通过匈牙利算法将预测与GT进行匹配。...论文在密集部分使用一对一标签分配规则，用少量的提案（100）即可实现高精度，而一对多分配依赖于大量提案来达到相似的性能。
针对服装识别和检索，数据标注主要考虑三个方面： 大规模属性(Massive attributes) - 对于服装商品识别必须的信息； 关键点(Landmarks) - 关键点位置能够有效处理形变和姿态变化...对于类别分类，采用标准的 top-k 分类精度 作为评价准则； 1-of-K classification problem....对于属性预测，采用 top-k recall rate 作为评价准则，通过对 1000 个分类 scores 进行排名，检测在 top-k 中所匹配的属性数量； multi-label tagging...采用 top-k 检索精度作为评价准则，如果在 top-k 检索结果中能够精确找到服装款，则认为是检索正确....采用 top-k 检索精度作为评价准则. 2. FashionNet 通过联合预测服装属性 (clothing attributes) 和关键点(landmarks) 来学习服装特征.
文中提出了一种建立在基于注意力机制的多标签深度学习框架上的方法——MultiRM，它不仅可以同时预测12种广泛发生的RNA修饰的假定位点，而且还可以返回对阳性预测贡献最大的关键序列上下文。...MultiRM，是一种基于注意力机制的多标签神经网络方法，根据初级RNA序列（或相应DNA序列）对RNA修饰进行集成预测和解释。...模型的多标签结构能够在充分利用不同RNA修饰的独特特征的同时适应它们的共享结构。...然后，通过注意力过滤的特征被输入到多标签模块中，以同时预测 RNA 修饰。嵌入模块使用核苷酸之间固有的短长相互作用来表示输入RNA序列，接着嵌入表示被提供给LTSM层，提取所有修饰共享的底层序列特征。...最后，包含两个全连接层(FC)的多标签模块同时预测多个修饰位点。框架使用OHEM和不确定性加权法增强的交叉熵损失（cross-entropy loss）进行训练。 图1.
AUC（曲线下面积） 一种考虑到所有可能的分类阈值的评估标准。ROC 曲线下面积代表分类器随机预测真正类（Ture Positives）要比假正类（False Positives）概率大的确信度。...L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。...损失 度量模型预测与标签距离的指标，它是度量一个模型有多糟糕的指标。为了确定损失值，模型必须定义损失函数。...精度（precision） 分类模型的一种指标。准确率指模型预测正类时预测正确的频率。即： 预测（prediction） 模型在输入样本后的输出结果。...该函数计算模型对标注样本的预测值和标签真正值之间差的平方。在平方之后，该损失函数扩大了不良预测的影响。即，平方损失比 L1 Loss 对异常值（outlier）的反应更加强烈。
L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。...logistic 回归（logistic regression） 将 sigmoid 函数应用于线性预测，在分类问题中为每个可能的离散标签值生成概率的模型。...损失 度量模型预测与标签距离的指标，它是度量一个模型有多糟糕的指标。为了确定损失值，模型必须定义损失函数。...精度（precision） 分类模型的一种指标。准确率指模型预测正类时预测正确的频率。即： ? 预测（prediction） 模型在输入样本后的输出结果。...该函数计算模型对标注样本的预测值和标签真正值之间差的平方。在平方之后，该损失函数扩大了不良预测的影响。即，平方损失比 L1 Loss 对异常值（outlier）的反应更加强烈。
AUC（曲线下面积） 一种考虑到所有可能的分类阈值的评估标准。ROC 曲线下面积代表分类器随机预测真正类（Ture Positives）要比假正类（False Positives）概率大的确信度。...L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。...损失 度量模型预测与标签距离的指标，它是度量一个模型有多糟糕的指标。为了确定损失值，模型必须定义损失函数。...精度（precision） 分类模型的一种指标。准确率指模型预测正类时预测正确的频率。即： ? 预测（prediction） 模型在输入样本后的输出结果。...该函数计算模型对标注样本的预测值和标签真正值之间差的平方。在平方之后，该损失函数扩大了不良预测的影响。即，平方损失比 L1 Loss 对异常值（outlier）的反应更加强烈。
A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： ? 在二分类中，准确率定义为： ?...C 标定层（calibration layer） 一种调整后期预测的结构，通常用于解释预测偏差。调整后的预期和概率必须匹配一个观察标签集的分布。...例如，考虑一个确定给定邮件为垃圾邮件的概率的 logistic 回归模型，如果分类阈值是 0.9，那么 logistic 回归值在 0.9 以上的被归为垃圾邮件，而在 0.9 以下的被归为非垃圾邮件。...混淆矩阵（confusion matrix） 总结分类模型的预测结果的表现水平（即，标签和模型分类的匹配程度）的 NxN 表格。混淆矩阵的一个轴列出模型预测的标签，另一个轴列出实际的标签。...集成（ensemble） 多个模型预测的综合考虑。可以通过以下一种或几种方法创建一个集成方法： 设置不同的初始化； 设置不同的超参量； 设置不同的总体结构。
精确率、召回率、F1值 我们首先来看一下混淆矩阵，对于二分类问题，真实的样本标签有两类，我们学习器预测的类别有两类，那么根据二者的类别组合可以划分为四组，如下表所示： 上表即为混淆矩阵，其中，行表示预测的...label值，列表示真实label值。...Hit Ratio（HR） 在top-K推荐中，HR是一种常用的衡量召回率的指标，其计算公式如下： 分母是所有的测试集合，分子式每个用户top-K推荐列表中属于测试集合的个数的总和。...DCG CG的一个缺点是没有考虑每个推荐结果处于不同位置对整个推荐效果的影响，例如我们总是希望相关性高的结果应排在前面。...本文实践了部分上面提到的评价指标，git地址为：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/recommendation/Basic-Evaluation-metrics
但是，简单地使用top-k图像（这里top-k指的是利用特征距离进行排序后的top-k数据库图像）作为正样本进行学习具有较大的噪声。...预测的相似度标签准确性和模型的辨别性随着训练的迭代不断更新和提升，从而形成自监督的过程。...迭代训练的思路与自蒸馏（Self-distillation）的算法比较相关，不同的是，自蒸馏的算法主要针对分类问题，对具有固定类别数目的分类预测值进行蒸馏，而我们成功地将迭代训练的思路应用于图像检索问题...具体来说，第一代模型所预测的图像-区域的相似性标签用于监督第二代模型的图像-区域学习。...实验结果 下图是实验结果，我们的模型只在一个数据集（Pitts30k-train）上进行了训练，可以很好地泛化到不同的测试集上，例如在Tokyo 24/7和Pitts250k-test上均取得了最先进的精度
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