神经网络架构「殊途同归」?ICML 2024论文:模型不同,但学习内容相同

训练神经网络的过程可以被视为平滑函数在特定数据集上的优化,不断改变网络参数以最小化MSE损失函数:其中??????符号表示在整个数据集上的平均。由于我们对研究表征空间的动态过程感兴趣,因此函数可以被拆分为两个平滑映射的组合:编码映射??:→,以及解码映射:→,此时方程(1)中的损失函数可以写作:接下来,使...

为什么回归问题用 MSE?

《在回归问题中,为何对MSE损失的最小化等效于最大似然估计?[2]》而这个问题里有人提到“根据中心极限定理,误差服从正态分布,此时使得样本似然函数最大等价于使得MSE最小。”这段话引起了我的兴趣,在查阅了一些英文资料以后发现这是来自于花书的结论(Ian的《DeepLearning》)。以下解释来源于花书(5.5)和[这篇...

神经网络架构“殊途同归”?ICML 2024论文:模型不同,但学习内容相同

在特定数据集上的优化,不断改变网络参数以最小化MSE损失函数:其中??????符号表示在整个数据集上的平均。由于我们对研究表征空间的动态过程感兴趣,因此函数可以被拆分为两个平滑映射的组合:编码映射??:→,以及解码映射:→,此时方程(1)中的损失函数可以写作:接下来,使用梯度下降规则更新参数的过程可以写作:...

线性回归算法|拟合_网易订阅

这通常通过最小化损失函数来实现,而损失函数则衡量了模型预测值和真实值之间的差异。对于线性回归,最常用的损失函数是均方误差(MSE)。为了找到使MSE最小的参数值,我们可以使用多种优化算法,如正规方程(NormalEquation)和梯度下降(GradientDescent)等。正规方程:正规方程是一种解析求解线性回归模型参数的方法。它通...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

梯度下降是一种优化算法,用于寻找网络的最优参数,通过计算损失函数对参数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以最小化损失函数。反向传播则是计算损失函数对参数梯度的算法,从输出层开始,将误差反向传播到输入层,通过链式法则计算每个参数的梯度。即用于分类的DNN。是数据准备阶段。首先,通过以下代码导入苹果公司(...

万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩

-优化原始权重和量化权重之间的均方误差(MSE)-最小化原始值和量化值之间的熵(KL散度)打开网易新闻查看精彩图片例如,选择一个百分位数,会导致类似于我们之前看到的剪裁行为(www.e993.com)2024年11月15日。激活值在整个大语言模型中不断更新的输入通常被称为激活值(activations)。

(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?

神经网络中的损失函数是一种衡量模型预测结果与实际结果之间差距的方法。在训练神经网络时,我们的目标是最小化损失函数以使模型更好地拟合数据,从而实现更准确的预期结果。常见的损失函数有均方误差(MSE)、绝对值误差(MAE)、交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)、Hinge损失(HingeLoss)、对数损失(LogLoss)、Huber损失...

信道估计与均衡中的MMSE模型

什么是均方误差?最小化MSE的物理意义是什么?等等。让我们从一个我们现在已经很熟悉的信道模型开始。(我希望你现在也熟悉了下面的表达方式。)MMSE是一种作为均衡器的后处理算法,它可以帮助我们计算出的接收数据尽可能接近原始数据(传输数据)。简而言之,MMSE中最重要的步骤是在下图中找到矩阵G。如果我们假设没有噪...

学界| 深度学习在单图像超分辨率上的应用:SRCNN、Perceptual loss...

尽管SRCNN优于标准方法,但还有很多地方有待改善。如前所述,该网络不稳定,你可能会想优化MSE是不是最佳选择。很明显,通过最小化MSE获取的图像过于平滑。(MSE输出图像的方式类似于高分辨率图像,导致低分辨率图像,[图1])。MSE无法捕捉模型输出和真值图像之间的感知区别。想象一对图像,第二个复制了第一...

...液相色谱-质谱法的肽段分析中非特异性吸附评估及通用型最小化...

质谱条件:离子化电压5500V;气帘气压力0.14MPa;离子源温度500℃;喷雾气、辅助加热气压力0.38MPa。ESI源正离子模式下测定,多反应监测(MRM)模式采集,12条ClassⅡ类肽段的离子对、碰撞能量(CE)、去簇电压(DP)值经Skyline软件协助优化后结果如原文表1所示。