unbiased - 腾讯云开发者社区

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Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors

在本文中，我们提出了Unbiased Teacher v2，它显示了SS-OD方法在无锚检测器上的通用性，同时也为无监督回归损失引入了Listen2Student机制。...我们对无锚模型采用了三种基于锚的方法，即CSD[9]、STAC[26]和Unbiased Teacher[20]，每种方法都运行了五次，并报告了它们的平均值和方差，如表4所示。

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从wait的源码看撤销偏向锁的过程(revoke and rebias)

This is possible if we can successfully // compare-and-exchange an unbiased header into the mark word...= markOopDesc::prototype()->set_age(mark->age()); //执行CAS,如果当前对象的mark没有变更，就换成 unbiased_prototype markOop...res_mark = (markOop) Atomic::cmpxchg_ptr(unbiased_prototype, obj->mark_addr(), mark); if (res_mark =...allow_rebias) { //没有线程获取，又需要执行rebias，改掉对象头即可 obj->set_mark(unbiased_prototype); } ......obj->set_mark(unbiased_prototype); } } //撤销完毕 return BiasedLocking::BIAS_REVOKED; }

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【PyTorch入门】常用统计函数【二】

unbiased: 默认为 True，表示计算无偏方差（使用 N-1 作为分母）。如果设为 False，则计算有偏方差（使用 N 作为分母）。在样本方差估计时，通常选择无偏方差。...无偏方差与有偏方差的区别 # 计算无偏方差（默认为 True） unbiased_var = torch.var(a, unbiased=True) print(unbiased_var) # 计算有偏方差...torch.std(input, dim=None, unbiased=True, keepdim=False, out=None, dtype=None) 用于计算张量的标准差。...unbiased: 默认为 True，表示计算无偏标准差（使用 N-1 作为分母）。如果设为 False，则计算有偏标准差（使用 N 作为分母）。通常用于样本方差估计时选择无偏标准差。...无偏标准差与有偏标准差的区别 # 计算无偏标准差（默认为 True） unbiased_std = torch.std(a, unbiased=True) print(unbiased_std) #

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损失函数是学习的指挥棒—记一次实践经历

__init__() def forward(self, x, y=None): mu = x.mean() var = x.var(unbiased...=False) loss = lambda1 * (x - x.mean()).pow(3).mean().pow(2) / (x.var(unbiased=False).pow(3))...+ lambda2 / x.std(unbiased=False) \ + lambda3 * (x - x.mean()).pow(4).mean() / (x.var(unbiased

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torch(七)、Math operations(1)

unbiased (bool) – whether to use the unbiased estimation or not Example: >>> a = torch.randn(1, 3)...unbiased (bool) – whether to use the unbiased estimation or not Example: >>> a = torch.randn(1, 3)...unbiased (bool) – whether to use the unbiased estimation or not Example: >>> a = torch.randn(4, 4)...unbiased (bool) – whether to use the unbiased estimation or not Example: >>> a = torch.randn(1, 3)...unbiased (bool) – whether to use the unbiased estimation or not Example: >>> a = torch.randn(1, 3)

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N1 | 什么是BLUP值？

❞ 看一下wiki的概念 ❝最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction，简称BLUP)，又音译为“布拉普”[1]，是统计学上用于线性混合模型对随机效应进行预测的一种方法...随机效应的最佳线性无偏预测（BLUP）等同于固定效应的最佳线性无偏估计（best linear unbiased estimates, BLUE）（参见高斯-马尔可夫定理）。...——wiki ❞ BLUP的全称 BLUP ：Best Linear Unbiased Prediction = 最佳线性无偏预测最佳——估计误差最小，估计育种值与真实育种值的相关最大线性——估计是基于线性模型

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RecSys2020推荐系统论文集锦

Unbiased Ad Click Prediction for Position-aware Advertising Systems....Unbiased Learning for the Causal Effect of Recommendation....Unbiased Implicit Recommendation and Propensity Estimation via Combinational Joint Learning.

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Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现

# 对(N, H, W)计算均值方差 mean = x1.mean(dim=).reshape(, , , ) # x1.mean(dim=1)后维度为(3,) std = x1.std(dim=, unbiased...官方代码 x1 = x.reshape(, -1) # 对（C,H,W）计算均值方差 mean = x1.mean(dim=).reshape(, , , ) std = x1.std(dim=, unbiased...官方代码 x1 = x.reshape(, -1) # 对（H,W）计算均值方差 mean = x1.mean(dim=).reshape(, , , ) std = x1.std(dim=, unbiased...官方代码 x1 = x.reshape(,,-1) # 对（H,W）计算均值方差 mean = x1.mean(dim=).reshape(, , -1) std = x1.std(dim=, unbiased

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synchronize偏向锁底层实现原理

This is possible if we can successfully // compare-and-exchange an unbiased header into the mark...markOop biased_value = mark; markOop unbiased_prototype = markOopDesc::prototype()->set_age...(mark->age()); markOop res_mark = (markOop) Atomic::cmpxchg_ptr(unbiased_prototype, obj->mark_addr...{ // The epoch of this biasing has expired indicating that the // object is effectively unbiased...markOopDesc::prototype()->set_age(mark->age()); markOop res_mark = (markOop) Atomic::cmpxchg_ptr(unbiased_prototype

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ICLR2023推荐系统论文整理

the favorite items to rate, which leads to data missing not at random and poses a great challenge for unbiased...It persists even if unbiased predictions are achieved on every datapoint and worsens when covariate shifts...inherent in recommender systems, which is entangled with users' preferences and poses a great challenge to unbiased...method and its variants show superior performance due to the double robustness property, that is, DR is unbiased

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Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现

H, W)计算均值方差 mean = x1.mean(dim=1).reshape(1, 3, 1, 1) # x1.mean(dim=1)后维度为(3,) std = x1.std(dim=1, unbiased...x.reshape(10, -1) # 对（C,H,W）计算均值方差 mean = x1.mean(dim=1).reshape(10, 1, 1, 1) std = x1.std(dim=1, unbiased...= x.reshape(30, -1) # 对（H,W）计算均值方差 mean = x1.mean(dim=1).reshape(10, 3, 1, 1) std = x1.std(dim=1, unbiased...x1 = x.reshape(10,4,-1) # 对（H,W）计算均值方差 mean = x1.mean(dim=2).reshape(10, 4, -1) std = x1.std(dim=2, unbiased

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由浅入深了解深度神经网络优化算法

= moment1 /(1-delta1**t) moment2_unbiased = moment2 /(1-delta2**t) w = w - learning_rate*moment1..._unbiased/ (moment2_unbiased.sqrt()+e) 请注意，由于 Adam 算法越来越受欢迎，因此已经进行了一些进一步优化的工作。...= moment1 /(1-delta1**t) w = w - learning_rate*moment1_unbiased/ (moment2+e) Nadam Nadam（Nesterov...= moment1 /(1-delta1**t) moment2_unbiased = moment2 /(1-delta2**t) w =w - learning_rate*moment1..._unbiased/ (moment2_unbiased.sqrt()+e) 可视化优化器如果我们查看以下可视化效果，每种算法的优缺点就会变得一目了然。

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Duke@coursera 数据分析与统计推断 unit3 foundations for inference

unbiased estimator An important assumption about pointestimates is that they are unbiased, i.e. the sampling...distribution of theestimate is centered at the true population parameter it estimates. ‣ That is, an unbiased

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腾讯大模型技术斩获两项世界冠军，已落地微信搜索

大赛共设置三个赛道：无偏排序学习和互联网搜索预训练模型赛道（Unbiased Learning to Rank and Pre-training for Web Search）；跨语言连续体的多语言信息检索赛道...此次，腾讯机器学习搜索团队在第一个赛道的两项子任务中（Pre-training for Web Search和Unbiased Learning to Rank）获得冠军。...而在另一个赛道——无偏排序学习任务（Unbiased Learning to Rank）中，团队通过深入挖掘点击日志信息，充分利用包括文档媒体类型、文档展示高度和点击后的滑屏次数等特征对文档相关性进行无偏估计

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KDD2023推荐系统论文整理(研究专题）

Reconsidering Learning Objectives in Unbiased Recommendation: A Distribution Shift Perspective 29....Unbiased Delayed Feedback Label Correction for Conversion Rate Prediction 31....Reconsidering Learning Objectives in Unbiased Recommendation: A Distribution Shift Perspective Teng Xiao...Unbiased Delayed Feedback Label Correction for Conversion Rate Prediction Yifan Wang, Peijie Sun, Min

1.1K2 0

判断数据是否服从某一分布（二）——简单易用fitdistrplus包

1.2 R代码 library(fitdistrplus) descdist(data, discrete = FALSE, boot = NULL, method = "unbiased...16, boot.col = "orange") # data就是输入的数据，向量;discrete是否使离散的分布；boot，默认从数据的bootstrap样品中得到偏度-峰度点；method,默认“unbiased

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ggstatsplot绘图|统计+可视化，学术科研神器

= "Oceania"), x = continent,y = lifeExp, nboot = 10, messages = FALSE, effsize.type = "unbiased...", # type of effect size (unbiased = omega) partial = FALSE, # partial omega or omega?

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Radiative Backpropagation

如上是unbiased的算法，论文中还给出了两个biased的优化，论文中给出了评价是’worse is better’。第一是对Q的近似解： ?...再给出了unbiased的算法和两个biased的优化后，就是如何在Mitsuba中实现该算法。...文中给出了使用unbiased的方法和biased的方法的时间消耗。 ? 上图是四个场景中不同的方式相比Mitsuba 2的性能优化的程度。

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System Generator从入门到放弃(七)-不同溢出与量化方式的对比

Round（unbiased：+/-Inf）：以四舍五入的方式量化。在Simulink中添加block按下图连接： ? ...Constant输出常数1.75；Gateway In数据格式设置为Fix_4_1，更改其量化方式：设置为Round(unbiased: +/-Inf) ? 结果显示为2。 ?

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无偏估计(Unbiased Estimator)「建议收藏」

Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors

从wait的源码看撤销偏向锁的过程(revoke and rebias)

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