Perguntas com a marcação «loss-function»

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 minimizar a diferença entre …

73 machine-learning  linear-regression  loss-function 

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 …

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

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 tentar cultivar 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

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 outro?

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

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, …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

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 majoritário (e ganha mais de 90% de precisão, …

12 tensorflow  loss-function 

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 peso?

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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 …

8 image-classification  cnn  loss-function