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全部的数据继续训练。在这个阶段，已经没有验证集指导我们需要在训练多少步后终止。相反，我们可以监控验证集的平均损失函数，并继续训练，直到它低于提前终止过程终止时的目标值。此策略避免了重新训练模型的高成本，但表现并没有那么好。例如，验证集的目标不一定能达到之前的目标值，所以这种策略甚
我们可以使用最大似然估计找到对于有参分布族 p(y | x; θ) 最好的参数向量 θ。我们已经看到，线性回归对应于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ⊤x, I).通过定义一族不同的概率分布，我们可以将线性回归扩展到分类情况中。如果我们有两个类，类 0 和类 1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。类
跃，打破桎梏，真正进入了深度学习的时代。 · 更深还是更宽？：变深比较重要，变宽没那么重要。增宽的学习效率是线性增长，而加深的学习效率是几何式增长。有论文论证了深度的重要作用。 · 新手入门的推荐方法：网上找来代码去跑通。先熟悉/找感觉，再进行更多的学习。 · 训练方法的变化：随机梯度下降/设置学习率。
因为这个求和包含多达指数级的项，除非该模型的结构允许某种形式的简化，否则是不可能计算的。目前为止，无法得知深度神经网络是否允许某种可行的简化。相反，我们可以通过采样近似推断，即平均许多掩码的输出。即使是 10 − 20 个掩码就足以获得不错的表现。然而，一个更好的方法能不错地近似
Attention机制Attention mechanism 在序列学习任务上具有巨大的提升作用，在编码器框架内，通过编码端加入Attention模型，对源数据序列进行数据加权变换，或者在解码端引入Attention模型，对目标数据进行加权变化，可以有效提高序列对序列的自然方式下系统表现。理解Att
虽然深度学习是机器学习一个相当有年头的分支领域，但在 21 世纪前十年才崛起。在随后的几年里，它在实践中取得了革命性进展，在视觉和听觉等感知问题上取得了令人瞩目的成果，而这些问题所涉及的技术，在人类看来是非常自然、非常直观的，但长期以来却一直是机器难以解决的。特别要强调的是，深度学
一 随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。二 主要步骤即给定一张图片，通过卷积神经网络对图片进行特征提取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算距离。三 对图
本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing
索了元学习的能力，同时在数据层面研究了异质信息网络的表达能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的语义上下文来增强每个用户的任务，因此设计了一种新颖的语义增强型任务构建器，用于在元学习场景中捕获异质信息网络中的语义信息。进一步地，我们构建了一个协同适应元学习器。该学习器既具有
很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN**虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当BatchSize太小时效果不佳、对RNN等**络无法有效应用BN等。针对BN的问题，最近两年又陆续有基于BN思想的很多改进Normalization模型被提出。BN是深度学习进展中里程
’ 是唯一只要跑一次训练就能尝试很多值的超参数。通过提前终止自动选择超参数的唯一显著的代价是训练期间要定期评估验证集。在理想情况下，这可以并行在与主训练过程分离的机器上，或独立的 CPU，或独立的 GPU 上完成。如果没有这些额外的资源，可以使用比训练集小的验证集或较不频繁地评估
“text”:“当前step:0 验证集损失：2.27946646194458\n当前step:1 验证集损失：2.2453414649963377\n当前step:2 验证集损失：2.1901785594940186\n当前step:3 验证集损失：2.0985936725616456\n当前step:4
相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此，相比于传统的机器学习算法，深度学习并不依赖复杂且耗时的手动特征工程。 深度学习中的“深度”体现在将数据转换为所需要数据的层数之深。给定模型进行数据输入，可以将描述模型如何
算模型，因而它们是纯计算驱动的深度学习模型的技术先驱。这些理论指出，大脑中的神经元组成了不同的层次，这些层次相互连接，形成一个过滤体系。在这些层次中，每层神经元在其所处的环境中获取一部分信息，经过处理后向更深的层级传递。这与后来的单纯与计算相关的深度神经网络模型相似。这一过程的结
训练集和测试集是不同分布的。尽可能使训练集和测试集的数据分布的属性一致。找到更多与测试集样本相更匹配的训练集数据。 2.3偏差与方差偏差=训练集预测值-真实值（算法的拟合程度，训练集误差）方差=同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化（验证集误差-训练集误差） 高偏差(训练集误差，验证集误差，测试集误差较大)：1
性的这个问题，贝叶斯派的答案是积分，这往往会防止过拟合。积分当然是概率法则的应用，使贝叶斯方法容易验证，而频率派机器学习基于相当特别的决定构建了一个估计，将数据集里的所有信息归纳到一个单独的点估计。贝叶斯方法和最大似然方法的第二个最大区别是由贝叶斯先验分布造成的。先验能够影响概率
施建设重要一方面是继续夯实通用算力基础。 当前算力供给已经无法满足智能化社会构建，根据OpenAI统计，从2012年至2019年，随着深度学习“大深多”模型的演进，模型计算所需计算量已经增长30万倍，无论是计算机视觉还是自然语言处理，由于预训练模型的广泛使用，模型所需算力直接呈
函数时，在训练集上的 0 − 1 损失达到 0 之后，测试集上的 0 − 1 损失还能持续下降很长一段时间。这是因为即使 0 − 1 损失期望是零时，我们还能拉开不同类别的距离以改进分类器的鲁棒性，获得一个更强壮的、更值得信赖的分类器，从而，相对于简单地最小化训练集上的平均 0 −
一朴素的定律可以帮助我们评估出优化的上限；并指导我们要针对瓶颈进行优化。针对瓶颈进行优化才能事半功倍。优化的流程包括了应用瓶颈分析，针对瓶颈进行并行化加速，优化实现，部署。这个循环可以往复，当一个瓶颈得到优化后，又会有新的瓶颈，直到优化满足我们的需求才结束。深度学习推理优化也如此
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包
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