ONNX轉Pytorch有什么好的方法嗎？

2023-04-07

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種跨平臺、開放源代碼的深度學習模型交換格式。它可以用于在不同的深度學習框架之間轉移模型，其中包括PyTorch。在本文中，我們將探討如何將ONNX模型轉換為PyTorch模型的 ...

lstm做時間序列預測時間序列長度應該怎么設置？

2023-04-06

LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用于時間序列預測的神經網絡模型。在使用LSTM進行時間序列預測時，要考慮到輸入序列和輸出序列的長度問題。因為LSTM是一種逐步處理序列數據的模型，輸入序列的長度會直接影 ...

在神經網絡中，先進行BatchNorm還是先運行激活函數？

2023-04-03

在神經網絡中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數是兩個關鍵的組成部分，對于它們的順序，存在不同的觀點和實踐。本文將從理論和實踐兩方面探討這個問題，并提出一個綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

用了更多特征，為什么xgboost效果反而變差了？

2023-04-03

XGBoost是一種流行的算法，常用于解決回歸問題和分類問題。它通過集成多個決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時候添加更多的特征可能會改善模型的性能，但有時候它可能會導致模型的性能反而變差。在本文中 ...

為什么CNN中的注意力機制都是加在提取特征的神經網絡中？

2023-04-03

在深度學習中，卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種可以自動從原始數據中學習特征的強大工具。然而，在某些情況下，我們需要更加準確地捕獲輸入數據中的關鍵信息，以便更好地完成任務，比如 ...

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結果不一樣？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一種特殊的循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN），其能夠處理序列數據并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓練好的LSTM模型在使用時，每次輸出的結果可能 ...

神經網絡loss值很小，但實際預測結果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神經網絡是一種模擬人類神經系統運作的計算模型，可以完成很多復雜的任務，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓練神經網絡時，最重要的指標是損失函數（loss function），用于衡量模型預測結果與真實值之 ...

如何限制神經網絡輸出值的范圍？

2023-03-31

神經網絡（Neural Network）是一種強大的機器學習模型，它可以對各種類型的數據進行建模和預測。在許多應用程序中，我們需要將神經網絡輸出值限制在特定范圍內，例如0到1之間或-1到1之間。這篇文章將介紹幾種限制 ...

如何確定神經網絡的最佳層數與神經元個數？

2023-03-31

神經網絡的層數和神經元個數是決定其性能和復雜度的重要參數。然而，確定最佳的層數和神經元個數并非易事。在本文中，我們將介紹一些常用的方法來確定神經網絡的最佳層數和神經元個數。 神經網絡層數的確定 ...

數據回歸預測更適合用哪種神經網絡模型？

2023-03-31

數據回歸預測是指利用歷史數據來預測未來數值的變化趨勢。在現代科技時代，數據已經成為一種非常寶貴的資源。人們通過對大量數據的分析和處理，可以有效地預測未來趨勢，并做出正確的決策。神經網絡作為一種強大的 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的數據集？

2025-03-26

TensorFlow Datasets（TFDS）是一個用于下載、管理和預處理機器學習數據集的庫。它提供了易于使用的API，允許用戶從現有集合中選擇并下載各種數據集。然而，在一些情況下，用戶可能需要使用本地數據集進行模型訓練 ...

數據分析師要學習哪些技能

2023-03-31

數據分析師作為數據分析領域的權威專家，在今天的企業存在著很重要的作用。為了更有效地應對當今數據分析領域中出現的各種挑戰，數據分析師需要不斷學習和提高自己的技能，以便能夠更好地為企業和社會提供數據分析 ...

數據分析師所需技能有哪些

2023-03-30

隨著數據科學的不斷發展，數據分析師這一角色也變得越來越重要。作為數據分析領域的專業人士，數據分析師需要具備廣泛的知識和技能，以便能夠有效地分析和挖掘數據中的價值。本文將從數據分析師所需的技能方面 ...

訓練神經網絡時，訓練集loss下降，但是驗證集loss一直不下降，這怎么解決呢？

2023-03-30

在機器學習中，訓練神經網絡是一個非常重要的任務。通常，我們會將數據集分成訓練集和驗證集，用于訓練和測試我們的模型。在訓練神經網絡時，我們希望看到訓練集的損失值（loss）不斷下降，這表明隨著時間的推移， ...

xgboost中的min_child_weight是什么意思?

2023-03-28

在介紹XGBoost中的min_child_weight之前，先簡要介紹一下XGBoost。 XGBoost是一種廣泛使用的機器學習算法，被用于各種數據科學任務，例如分類、回歸等。它是“Extreme Gradient Boosting”的縮寫，是一種決策樹 ...

LSTM模型后增加Dense（全連接）層的目的是什么？

2023-03-28

LSTM模型是一種用于處理時序數據的深度學習模型，它能夠有效地捕捉時間上的依賴關系。然而，在一些應用場景中，單純使用LSTM模型可能無法達到預期的效果，這時候可以考慮在LSTM模型后增加Dense（全連接）層來進一 ...

docker中遇到unauthorized authentication required問題？

2023-03-22

在使用Docker時，有時候會遇到“unauthorized authentication required”（需要授權認證）的問題。這通常發生在你嘗試從一個鏡像倉庫中拉取或推送鏡像時，但是你沒有提供正確的認證憑據。 該錯誤信息表示，Dock ...

pytorch如何設置batch-size和num_workers，避免超顯存, 并提高實驗速度？

2023-03-22

PyTorch 是一個廣泛使用的深度學習框架，在使用過程中，設置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 與 Num Workers 的設置關系到 GPU 內存的使用和訓練速度。 在 PyTorch 中，通過 DataLoader ...

如何用 SPSS 進行驗證性因子分析？

2023-03-15

SPSS是一種常用的統計軟件，可以用來進行驗證性因子分析。下面將為您介紹如何在SPSS中實現這個過程。 步驟1：準備數據 在進行驗證性因子分析之前，需要對數據進行預處理。首先，需要確保數據集中沒有缺失值 ...

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說明了什么？

2023-03-15

SPSS是一種常用的統計分析軟件，因子分析是其中一個常用的方法之一。在進行因子分析時，總方差解釋和碎石圖都是非常重要的概念。 總方差解釋是指因子解釋的數據變異程度，通常使用特征值來表示。特征值越大，說 ...