56层只要把前20层参数河这个20层的参数一样，后面36层就什么都不做，只复制前一层的输出就好；所以56层一定可以做大20层的network做的事情；56层比20层的弹性更大，多以没有道理做的没有20层的好。所以此处不是overfitting，也不是model bias,因为56层network弹性 ...
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2021-06-13 10:19:25
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一个简单的主入口是这样滴： import sys sys.path.append('..') import torch from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM # Load pre-t ...
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2021-03-03 12:08:49
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模型误差 模型误差 = 偏差(Bias) + 方差(Variance) + 不可避免的误差 偏差方差权衡 Bias Variance Trade off 偏差 (Bias) 导致偏差的主要原因：对问题本身的假设不正确! 如：非线性数据 使用线性回归 欠拟合 方差(Variance) 数据的一点点扰动 ...
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2021-02-04 12:25:17
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【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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$R^2$不止一种定义方式，这里是scikit-learn中所使用的定义。 As such variance is dataset dependent, R² may not be meaningfully comparable across different datasets. Best pos ...
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2020-11-25 12:34:00
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/* 148.VAR Aggregate function: VAR( [ ALL | DISTINCT ] <expression> ) Window function: VAR( <expression> ) <window_specification> Returns the variance ...
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2020-11-07 17:11:23
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误差来源 bias variance 比喻：打靶 真实的Function$\widehat$ 通过训练集得到的最优解$f^*$ $f^*\(是\)\widehat$的一个估计 $\widehat$就是靶心，我们打靶的目标 $f^*$是打靶的结果，与靶心的距离即为误差 假设要估计变量$x$的均值$\m ...
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2020-10-13 17:51:44
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模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（ ...
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2020-07-29 15:11:56
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一、LSTM函数介绍 keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurr ...
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2020-07-28 22:43:23
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定义：假设有很多组采样点，每组采样点都拟合一次模型，得到若干组模型。选定某个特征值（非训练集），根据训练出的多个模型会产生多个预测值。这些预测值的平均值和真实值之间的差值代表模型的偏差（bias）；预测值的方差（variance）代表模型的方差。 用图表表示如下： ...
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2020-07-08 19:46:42
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