Preguntas etiquetadas con loss-function

Recién estoy comenzando con algo de aprendizaje automático, y hasta ahora he estado lidiando con la regresión lineal sobre una variable. He aprendido que hay una hipótesis, que es: hθ( x ) = θ0 0+ θ1Xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Para encontrar buenos valores para los parámetros y θ 1 , queremos minimizar la …

73 machine-learning  linear-regression  loss-function 

Leí sobre NCE (una forma de muestreo de candidatos) de estas dos fuentes: Escritura de Tensorflow Papel original Alguien me puede ayudar con lo siguiente: Una explicación simple de cómo funciona NCE (encontré lo anterior difícil de analizar y comprender, por lo que algo intuitivo que conduzca a las matemáticas …

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

Estoy tratando de entrenar un modelo de aumento de gradiente en más de 50k ejemplos con 100 características numéricas. XGBClassifiermaneja 500 árboles en 43 segundos en mi máquina, mientras que GradientBoostingClassifiermaneja solo 10 árboles (!) en 1 minuto y 2 segundos :( No me molesté en tratar de 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 

¿Cuál es mejor para la precisión o son iguales? Por supuesto, si usa categorical_crossentropy, usa una codificación activa, y si usa sparse_categorical_crossentropy, codifica como enteros normales. Además, ¿cuándo es uno mejor que el otro?

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Digamos que tengo una imagen de arriba hacia abajo de una flecha, y quiero predecir el ángulo que forma esta flecha. Esto sería entre 0 00 00 y 360360360 grados, o entre y . El problema es que este objetivo es circular, y grados son exactamente lo mismo, lo que …

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

Tengo un problema de clasificación con datos altamente desequilibrados. He leído que sobremuestrear y submuestrear, así como cambiar el costo de resultados categóricos subrepresentados, conducirá a una mejor adaptación. Antes de que esto se hiciera, tensorflow clasificaría cada entrada como el grupo mayoritario (y obtendría más del 90% de precisión, …

12 tensorflow  loss-function 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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