1.算法简介 k-近邻算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征
激活函数: 1.softmax函数 在多分类中常用的激活函数，是基于逻辑回归的，常用在输出一层，将输出压缩在0~1之间，且保证所有元素和为1，表示输入值属于每个输出值的概率大小 2、Sigmoid函数 f (
1，如何理解归一化互相关（NCC） 2，部分应用场景 基于灰度的匹配一般被称为模版匹配，直接以灰度进行匹配效果不好，对光照很敏感，所以一般会以灰度归一化互相关（NCC）作为匹配依据，增强光照变化下的鲁棒性，为了降低计算量，多采用图像金字塔来实现先粗后精的方式加快匹配速度，匹配出
## 背景 深度学习会使用大量的数据，不同batch之间数据的分布差异会比较大，这会使网络更难训练。这样我们将输入的数据归一化不就好了吗？可是网络在训练过程中，每一层输出的分布一直在变化，[^1] ## BatchNorm基本原理 [^]: (Ioffe S, Szegedy C. Batch normalization: Acceleratin
一. 19-nips-Transferable Normalization: Towards ImprovingTransferability of Deep Neural Networks 摘要 Pre-training的transferability在无监督的域适应情况下是很弱的。很少工作研究深度网络的内部结构对于可迁移性的影响。本文提出了Transferable Normalization来使
归一化，标准化和正则化，二值化 概念和含义 数据归一化：将数据集中某一列数值特征的值缩放到0-1区间内 \[z= \frac{X-min(X)}{max(X)-min(X)} \]对不同特征维度进行伸缩变换，把有量纲表达式变为无量纲表达式； 改变原始数据的分布，使得各个特征维度对目标函数的影响权重归于一致； 最大值与
为什么归一化？ 1 处理不同量纲的数据，将其缩放到相同的数据区间和范围。 2 加快计算素的，提高计算精度 归一化的方法？ 1 极差变换法（最大最小值变换） \[y_{i} = \frac{x_{i}-min(x)}{max(x)-min(x)} \]缺点：归一化过程中容易受到极端值的影响 2 0均值归一化 \[y_{i} = \frac{x_{i}-mean(x
使用MinMaxScaler()需要首先引入包sklearn， MinMaxScaler()在包sklearn.preprocessing下 可以将任意数值归一化处理到一定区间。 MinMaxScaler()函数原型为： sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) 其中feature_range表示归一化范围。copy默认为Tr
一、读取数据 二、数据集划分 三、准备建模 四、数据准备 五、构建模型 六、训练模型 七、版本二：模型归一化
【论文】Ba J L, Kiros J R, Hinton G E. Layer normalization[J].（pdf） 我们在 BatchNorm 的分析中也指出 BatchNorm 存在两个问题，一是小批量采样太小会导致结果不稳定，二是对于 RNN 网络 BatchNorm 并不适合 于是，本文提出了 『层归一化』，一种独立于 batch_size 的算法，所以无
7.3 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题．当使用梯度下降法来进行优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率和泛化能力． 梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。 初始化为0 : 对称权重问题 所有参数为 0 $\longrightarrow
python库——sklearn 本博客将持续保持更新！！！ 前言 sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，因为sklearn库的内容是如此之多以至于一开始就从宏观层面展开的话很可能会使初学者感到困惑和恐惧。相反的，本文不会先
z-score标准化 z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。 要求：均值 μ = 0 ，σ = 1 标准差公式： image z-score标准化转换公式： image 归一化 归一化：把数变为（0，1）之间的小数 归一化公式： image 这里利用sklearn的MinMaxScaler和StandardScaler
把看过好几次的博文列举一下，记录自己的阅读心得 首先是一些官方文档 https://tensorflow.google.cn/tutorials/structured_data/time_series 《动手学深度学习》(TF2.0版)这个真香 简单粗暴 TensorFlow 2这个单元化清晰 TensorFlow2.0教程-Keras 快速入门 下面是文章
01 调试处理 系统地组织超参调试过程的技巧 学习速率是需要调试的最重要的超参数（红色），其次是momentum、mini-batch的大小及隐藏单元（黄色），重要性拍第三位的就是层数、学习率衰减、Adam算法（其余都是） 如果要调整一些超参数，该如何选择调试值呢？ 在早一代的机器学习算法中（左图），如
#切分数据集 img_dir = train_parameters['img_dir'] file_name = train_parameters['file_name'] df = pd.read_csv(file_name) df = df.sample(frac=1) train_list = [] val_list = [] for i in range(len(df)): if (i <= len(df)*0.8): dirl
本系列文章介绍一些知识蒸馏领域的经典文章。 知识蒸馏：提取复杂模型有用的先验知识，并与简单模型特征结合算出他们的距离，以此来优化简单模型的参数，让简单模型学习复杂模型，从而帮助简单模型提高性能。 1. Attention Transfer原理 论文Paying more attention to attention主要通
首先进行数据归一化： 一维数组归一化：matlab归一化函数用法以及实例-百度经验 (baidu.com) 多维数组归一化：MATLAB对多变量数据进行min-max归一化-百度经验 (baidu.com) 利用matlab pca函数对数据进行降维 PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空间中，相当于我们在矩阵分析里
一、数据集获取 1. 公开数据集 AiStudio、Kaggle、天池、DataFountain、科大讯飞、COCO数据集、VOC数据集 2. 完整流程 2.1 数据处理流程 图片数据获取图片数据清洗图片数据标注图片数据预处理Data Processing：标准化（中心化、归一化） 中心化：加快收敛速度归一化：提高收
最近在看关于知识图谱融合的最新文献过程中，发现在实现embedding的时候采用最多、效果极佳的方法就是利用维基的词向量作为GCN的输入，从而得到包含语义和空间结构的embedding。所以这两天找了些关于GCN的资料看，并做个简单记录，方便以后复习，若发现错误或不太准确的地方，恳请指正。
而深层模型，每层输入的分布和权重在同时变化，训练相对困难。上一篇文章介绍了卷积神经网络CNN的结构和CNN模型，这篇文章介绍CNN优化方式：批量归一化。 文章目录 前言 一、 背景介绍 二、BN介绍 2.1.BN基本思想 2. 2BN算法整体流程如下图 2.3 Batch Normalization
训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入，归一化需要两个步骤：（1）零均值u；（2）归一化方差σ2。 第一步是零均值化，，它是一个向量，x等于每个训练数据 x减去u，意思是移动训练集，直到它完成零均值化。 第二步是归一化方差，注意特征x1的方差比特征x2的方差要大得多，我们要做的是给σ赋值，，σ2
1，数据 1) 数据方面分为几个部分：数据本身的问题，（标注不合理，或者代码错误导致的问题，例如，分类，检测 ，分割中数据不正常的现象，或者进行数据增强的时候有些问题，（例如之前做检测的时候的问题。）、 使用归一化 ，归一化，减去均值，，使用BN，L2 norm，之前遇到过） 2，模型 1) 模型太简单，根本就无法进行拟
计算机视觉PyTorch实现（一） PyTorch基础模块 计算机视觉可以被广泛应用于多个现实领域中。如做图像基本处理、图像识别、图像分割、目标跟踪、图像分类、姿态估计等。在深度学习中人们开发了很多的学习框架，如Caffe、MXNet、Pytorch和TensorFlow等。这些框架可以极大简化了构建
散射矩阵在微波元件中表示网络特性的参量之一，在n端口线性网络中，描述各端口归一化入射电压波a与归一化反射电压波b之间的关系为[b]=[S][a]，其中[S]称为散射矩阵，各矩阵元素Sij称为散射参量，其优点是在微波网络中便于测量，且有 Sjj和Sij分别表示除第j端口接信号源其余端
