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不過了。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如果只有一個(gè)訓(xùn)練集和一個(gè)驗(yàn)證集，而沒有獨(dú)立的測(cè)試集，遇到這種情況，訓(xùn)練集還被人們稱為訓(xùn)練集，而驗(yàn)證集則被稱為測(cè)試集，不過在實(shí)際應(yīng)用中，人們只是把測(cè)試集當(dāng)成簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證集使用，并沒有完全實(shí)現(xiàn)該術(shù)語的功能，因?yàn)樗麄儼羊?yàn)證集數(shù)據(jù)過度擬合到了測(cè)試集中。如果某團(tuán)隊(duì)跟
述代碼，可能無法正常訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)將一直卡在下圖界面，原本我并沒有用moxing接口，因?yàn)楣倬W(wǎng)上說是新版本無需通過moxing接口書寫下載數(shù)據(jù)、回傳數(shù)據(jù)的代碼，但是不做任何修改直接運(yùn)行將會(huì)卡在這里，原因可能是沒讀取對(duì)數(shù)據(jù)集所在的位置，添加了上述代碼就可以正常訓(xùn)練，當(dāng)然官方文檔中還介
權(quán)重。自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個(gè)無監(jiān)督訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
重。 自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個(gè)無監(jiān)督訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
有n（2≤n≤20）塊芯片，有好有壞，已知好芯片比壞芯片多。 每個(gè)芯片都能用來測(cè)試其他芯片。用好芯片測(cè)試其他芯片時(shí)，能正確給出被測(cè)試芯片是好還是壞。而用壞芯片測(cè)試其他芯片時(shí)，會(huì)隨機(jī)給出好或是壞的測(cè)試結(jié)果（即此結(jié)果與被測(cè)試芯片實(shí)際的好壞無關(guān)）。 給出所有芯片的測(cè)試結(jié)果，問哪些芯片是好芯片。 輸入格式 輸入數(shù)據(jù)第一行為一個(gè)整數(shù)n，表示芯片個(gè)數(shù)。
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
py重要參數(shù)的解析： --work-dir：指定訓(xùn)練保存模型和日志的路徑 --resume-from：從預(yù)訓(xùn)練模型chenkpoint中恢復(fù)訓(xùn)練 --no-validate：訓(xùn)練期間不評(píng)估checkpoint --gpus：指定訓(xùn)練使用GPU的數(shù)量（僅適用非分布式訓(xùn)練） --gpu-ids： 指定使用哪一塊GPU（僅適用非分布式訓(xùn)練）
1.性能測(cè)試只測(cè)不調(diào)：很多測(cè)試同學(xué)提交的性能測(cè)試報(bào)告只是各種參數(shù)的堆砌，而缺乏性能分析與優(yōu)化建議，根本無法判斷性能測(cè)試的有效性； 2.性能測(cè)試=壓力工具：不少性能測(cè)試人員多年來只會(huì)使用性能壓力工具（比如已經(jīng)落伍的 LoadRunner），而綜合技能并沒有系統(tǒng)提升，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到 BAT
算子部署：Ascend-Operator Deployment 選擇本地部署 算子部署成功： ST測(cè)試 算子的ST測(cè)試主要包括如下2個(gè)步驟： 1.創(chuàng)建并生成ST測(cè)試用例 2.執(zhí)行ST測(cè)試用例 創(chuàng)建ST測(cè)試用例： 右鍵算子根目錄-New cases -ST Case 輸入配置： Format
在深度學(xué)習(xí)的背景下，大多數(shù)正則化策略都會(huì)對(duì)估計(jì)進(jìn)行正則化。估計(jì)的正則化以偏差的增加換取方差的減少。一個(gè)有效的正則化是有利的 ‘‘交易’’，也就是能顯著減少方差而不過度增加偏差。主要側(cè)重模型族訓(xùn)練的 3 個(gè)情形：（1）不包括真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過程——對(duì)應(yīng)欠擬合和含有偏差的情況，（2）匹
decomposition）是解釋學(xué)習(xí)算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學(xué)習(xí)算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習(xí)任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)與真實(shí)結(jié)果的偏離程度，即刻畫了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣大小的訓(xùn)練集的變動(dòng)所導(dǎo)
夾角；最后是從導(dǎo)數(shù)這個(gè)視角來再次認(rèn)識(shí)斜率的概念，這里實(shí)際上就是直線縱坐標(biāo)隨橫坐標(biāo)的瞬時(shí)變化率。認(rèn)識(shí)斜率概念不僅僅是對(duì)今后的學(xué)習(xí)起著很重要的作用，而且對(duì)今后學(xué)習(xí)的一些數(shù)學(xué)的重要的解題的方法，也是非常有幫助的。 直線對(duì)x軸的傾斜角α的正切值tanα稱為該
程序中斷后繼續(xù)訓(xùn)練，從先前的檢查點(diǎn)文件恢復(fù)--options 'Key=value' : 在使用的配置中覆蓋一些設(shè)置。Use pre-trained model要使用預(yù)訓(xùn)練的模型，新的配置在load_from中添加預(yù)訓(xùn)練模型的鏈接。用戶可能需要在訓(xùn)練前下載模型權(quán)重，以避免訓(xùn)練期間的
完成上面數(shù)據(jù)的處理就可以開始訓(xùn)練了 訓(xùn)練 到這里已經(jīng)完成大部分的工作了，只需要對(duì)config文件參數(shù)做適當(dāng)?shù)男薷木涂梢蚤_始訓(xùn)練了。 本次訓(xùn)練使用的config文件是./config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml，修改學(xué)習(xí)率、優(yōu)化器、BatchSize等參數(shù)，如下圖：
深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程存在隨機(jī)性，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：權(quán)重初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重通常隨機(jī)初始化，不同的初始值會(huì)影響模型的收斂路徑和最終性能。數(shù)據(jù) shuffling訓(xùn)練數(shù)據(jù)在每個(gè) epoch 前會(huì)被隨機(jī)打亂，導(dǎo)致每次訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)順序不同，影響梯度更新。DropoutDropout 隨
三、訓(xùn)練模型 數(shù)據(jù)和代碼準(zhǔn)備完成后，您可以創(chuàng)建一個(gè)訓(xùn)練作業(yè) 例如：下載mindspore源碼https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/inceptionv4 填寫配置訓(xùn)練參數(shù)后，單擊“Apply
處理整個(gè)訓(xùn)練集。 其在更新參數(shù)時(shí)使用所有的樣本來進(jìn)行更新。對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行梯度下降法的時(shí)候，我們必須處理整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后才能進(jìn)行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行一次處理，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集很大的時(shí)候，處理速度就會(huì)比較慢。 所以換一種方式，每次處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部
以下內(nèi)容轉(zhuǎn)自： 訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義-JobPlus 在有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)說到訓(xùn)練集（train)、驗(yàn)證集（validation）和測(cè)試集（test），這三個(gè)集合的區(qū)分可能會(huì)讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗(yàn)證集和測(cè)試集有什么區(qū)別。 1 劃分
我們考慮一個(gè)具有單個(gè)隱藏層的非常簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)。為了訓(xùn)練這個(gè)模型，我們將使用小批量隨機(jī)梯度下降算法。反向傳播算法用于計(jì)算單個(gè)小批量上的代價(jià)的梯度。具體來說，我們使用訓(xùn)練集上的一小批量實(shí)例，將其規(guī)范化為一個(gè)設(shè)計(jì)矩陣 X 以及相關(guān)聯(lián)的類標(biāo)簽向量 y。網(wǎng)絡(luò)計(jì)算隱藏特征層 H = max{0
