Perguntas com a marcação «loss-function»

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Por que as funções de custo usam o erro quadrado?

Estou apenas começando com um aprendizado de máquina e, até agora, tenho lidado com regressão linear sobre uma variável. Aprendi que existe uma hipótese, que é: hθ( x ) = θ0 0+ θ1 1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Para descobrir bons valores para os parâmetros e θ 1 , queremos...

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Explicação intuitiva da perda de estimativa de contraste de ruído (NCE)?

Eu li sobre o NCE (uma forma de amostragem de candidatos) dessas duas fontes: Gravação de Tensorflow Papel original Alguém pode me ajudar com o seguinte: Uma explicação simples de como o NCE funciona (achei difícil analisar e entender o que foi dito acima, então seria ótimo algo intuitivo que...

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Por que o xgboost é muito mais rápido que o sklearn GradientBoostingClassifier?

Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em...

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Sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy (keras, precisão)

Qual é melhor para precisão ou são iguais? Obviamente, se você usar categorical_crossentropy, usará uma codificação quente e se sparse_categorical_crossentropy, codificará como números inteiros normais. Além disso, quando um é melhor que o

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Regressão da parametrização do ângulo de rotação

Digamos que tenho uma imagem de cima para baixo de uma seta e quero prever o ângulo que essa seta faz. Isso seria entre e 360 graus, ou entre 0 e 2 π . O problema é que esse alvo é circular, 0 e 360 graus são exatamente os mesmos, o que é uma invariância que eu gostaria de incorporar ao meu alvo, o...

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Função Tensorflow Adjusting Cost para dados desequilibrados

Eu tenho um problema de classificação com dados altamente desequilibrados. Li que a sobredimensionagem e a subamostragem, bem como a alteração do custo de resultados categóricos sub-representados, levarão a um melhor ajuste. Antes disso, o tensorflow categorizava cada entrada como o grupo...

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Relação entre convolução em matemática e CNN

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica

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Validação mostrando grandes flutuações. O que poderia ser a causa?

Estou treinando uma CNN para um problema de classificação de imagem de 3 classes. Minha perda de treinamento diminuiu sem problemas, que é o comportamento esperado. No entanto, minha perda de validação mostra muita flutuação. É algo com que eu deveria me preocupar ou devo escolher o modelo com a...

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