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Dropout的另一个重要方面是噪声是乘性的。如果是固定规模的加性噪声，那么加了噪声 ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重新参数化模型
作为数据集增强策略。对于某些模型而言，向输入添加方差极小的噪声等价于对权重施加范数惩罚 (Bishop, 1995a,b)。在一般情况下，噪声注入远比简单地收缩参数强大，特别是噪声被添加到隐藏单元时会更加强大。向隐藏单元添加噪声是值得单独讨论重要的话题； Dropout 算法是这
取地下储层的相关数据。然而，测井数据中常常存在各种噪声，这些噪声会影响数据的准确性和可靠性。传统的滤波和降噪方法在处理复杂的噪声情况下往往表现不佳。本文将介绍如何利用深度学习技术来处理测井数据中的噪声，以提高数据质量和解释精度。 数据预处理 在开始深度学习噪声去除之前，我们需
函数 和明确目标的最大似然学习可能永远不会收敛——softmax 函数 永远无法真正预测 0 概率或 1 概率，因此它会继续学习越来越大的权重，使预测更极端。使用如权重衰减等其他正则化策略能够防止这种情况。标签平滑的优势是能够防止模型追求确切概率而不影响模型学习正确分类。这种策略自 20
is-label的数据area值比较小，甚至是负值，作者就是通过这个思想将一个类的干净数据和噪声数据分离开的。当然论文在最后也指出，干净数据和噪声数据占比99%的阈值是最优的。 Pleiss, Geoff, et al. "Identifying mislabeled data
深度学习需要大量的数据集，但是现实是只有零星的数据，大家有什么收集数据的经验和经历，还有什么收集数据的好办法
VOC一致；ADE20K_MIT：一个场景理解的新的数据集，这个数据集是可以免费下载的，共151个类别。数据集有很多，本系列教程不局限于具体数据集，可能也会用到Kaggle比赛之类的数据集，具体每个数据集怎么处理，数据集的格式是什么样的，后续文章用到什么数据集会具体讲解。
2018]和后门触发器[Xi et al.， 2021]。 图1显示了在一个典型的深度图学习流程中不同的威胁是如何发生的。作为对比,固有噪声或分布偏移通常发生在数据生成过程中，这是由于采样偏差或环境噪声造成的，而非人为故意设计的，而对抗性攻击则是在数据生成阶段之后由恶意攻击者故意设计的(更多差异见第5节)。
以下个人做的笔记，来源于DataCastle数据城堡作者DC君的竞赛经验。性能提升的力度按下方技术方案的顺序从上到下依次递减：1. 从数据上提升性能 a. 收集更多的数据 b. 产生更多的数据 c. 对数据做缩放 d. 对数据做变换 e. 特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能
f691f9235b05fc1摘要：大规模标记数据集推动深度学习获得广泛应用，但在现实场景中收集足量的标记数据往往耗时耗力。为了降低对标记数据的需求，半监督学习侧重于同时探索标记和未标记数据，而迁移学习旨在将预训练模型微调到目标数据中。然而，从头训练的半监督自训练模型容易被错误的
让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然，在实践中，我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，创建新的假数据相当简单。对分类来说这种方法是最简单的。分类器需要一个复杂的高维输入 x，并用单个类别标识
在比较机器学习基准测试的结果时，考虑其采取的数据集增强是很重要的。通常情况下，人工设计的数据集增强方案可以大大减少机器学习技术的泛化误差。将一个机器学习算法的性能与另一个进行对比时，对照实验是必要的。在比较机器学习算法 A 和机器学习算法 B 时，应该确保这两个算法使用同一人工设计的数据集增强方案进行评估。假设算法
一，数据增强概述 数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。 数据增强几种常用方法有: 图像水平/竖直翻转、随机抠取、尺度变换和旋转。其中
零的表示不会丢失很多信息。这会使得表示的整体结构倾向于将数据分布在表示空间的坐标轴上。独立表示试图解开数据分布中变动的来源，使得表示的维度是统计独立的。 当然这三个标准并非相互排斥的。低维表示通常会产生比原始的高维数据具有较少或较弱依赖关系的元素。这是因为减少表示大小的一种
数据对象 智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据，历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比，系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上
深度学习是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层（layer）中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含多少层，这被称
是获取足够数量的数据成为现实；二是得益于通用GPU的快速发展，多层神经网络拥有了超越其他机器学习方法所必需的计算能力 [1] 。深度学习的强大之处在于当决定如何最有效地利用数据时，它能够赋予模型更大的灵活性。人们无需盲目猜测应当选择何种输入。一个调校好的深度学习模型可以接收所有
（1）深度学习是一种模拟大脑的行为。可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习，模仿类型行为以及思维。（2）深度学习对于大数据的发展有帮助。深度学习对于大数据技术开发的每一个阶段均有帮助，不管是数据的分析还是挖掘还是建模，只有深度学习，这些工作才会有可能一一得到实
mCLR，属于纯粹自监督的任务，也不像CLIP那样使用的是比较干净的数据对，而是以包含大量噪音的数据作为对比学习模型的训练正例。 我当时比较关心的其实是下列问题的答案：如果我们有海量的数据对<数据A,数
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