Science des données loss-function

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Pourquoi les fonctions de coût utilisent-elles l'erreur de carré?

Je commence tout juste avec un apprentissage en machine et, jusqu'à présent, je m'occupais de la régression linéaire sur une variable. J'ai appris qu'il y a une hypothèse qui est: hθ( x ) = θ0+ θ1Xhθ(X)=θ0+θ1Xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Pour trouver de bonnes valeurs pour les paramètres et nous souhaitons minimiser la différence …

73 machine-learning linear-regression loss-function

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Explication intuitive de la perte d'estimation NCE (Noise Contrastive Estimation)?

J'ai lu sur NCE (une forme d'échantillonnage de candidats) à partir de ces deux sources: Rédaction Tensorflow Papier original Quelqu'un peut-il m'aider avec les éléments suivants: Une explication simple du fonctionnement des RCE (j'ai trouvé les éléments ci-dessus difficiles à analyser et à comprendre, donc quelque chose d'intuitif qui mène …

32 deep-learning tensorflow word-embeddings sampling loss-function

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Pourquoi xgboost est-il tellement plus rapide que sklearn GradientBoostingClassifier?

J'essaie de former un modèle d'augmentation de gradient sur plus de 50k exemples avec 100 fonctionnalités numériques. XGBClassifiergère 500 arbres en 43 secondes sur ma machine, alors qu'il GradientBoostingClassifierne gère que 10 arbres (!) en 1 minute et 2 secondes :( Je n'ai pas pris la peine d'essayer de faire …

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Spentralisation_crossentropie catégorique vs catégorique_crossentropie (keras, précision)

Quel est le meilleur pour la précision ou sont-ils les mêmes? Bien sûr, si vous utilisez categorical_crossentropy vous utilisez un encodage à chaud, et si vous utilisez sparse_categorical_crossentropy vous encodez comme des entiers normaux. De plus, quand est-ce que l'un est meilleur que l'autre?

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Régression de paramétrage de l'angle de rotation

Disons que j'ai une image descendante d'une flèche et que je veux prédire l'angle de cette flèche. Ce serait entre et degrés, ou entre et . Le problème est que cette cible est circulaire, et degrés sont exactement les mêmes, ce qui est une invariance que j'aimerais incorporer dans ma …

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Tensorflow Ajustement de la fonction de coût pour les données déséquilibrées

J'ai un problème de classification avec des données très déséquilibrées. J'ai lu que le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage ainsi que la modification du coût des extrants catégoriels sous-représentés conduiront à un meilleur ajustement. Avant cela, tensorflow catégoriserait chaque entrée comme le groupe majoritaire (et gagnerait plus de 90% de précision, …

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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN

J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?

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