Preguntas etiquetadas con pooling

¿Alguien puede explicar qué es una capa de agrupación máxima global y por qué y cuándo la usamos para entrenar una red neuronal? ¿Tienen alguna ventaja sobre la capa de agrupación máxima ordinaria?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

Dicen que hay m+nm+nm+n elementos divididos en dos grupos ( mmm y nnn ). La varianza del primer grupo es σ2mσm2\sigma_m^2 la varianza del segundo grupo es σ2nσn2\sigma^2_n . Los propios elementos se supone que son desconocido pero sé los medios μmμm\mu_m y μnμn\mu_n . ¿Hay alguna manera de calcular …

32 variance  pooling 

Digamos que tengo tres fuentes independientes y cada una de ellas hace predicciones para el clima mañana. El primero dice que la probabilidad de lluvia mañana es 0, luego el segundo dice que la probabilidad es 1, y finalmente el último dice que la probabilidad es 50%. Me gustaría saber …

26 probability  bayesian  pooling  model-averaging  forecast-combination 

Las redes neuronales convolucionales más comunes contienen capas de agrupación para reducir las dimensiones de las características de salida. ¿Por qué no podría lograr lo mismo simplemente aumentando el paso de la capa convolucional? ¿Qué hace necesaria la capa de agrupación?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

Soy un novato en estadísticas, así que ¿podrían ayudarme aquí? Mi pregunta es la siguiente: ¿Qué significa realmente la varianza agrupada ? Cuando busco una fórmula para la varianza agrupada en Internet, encuentro mucha literatura usando la siguiente fórmula (por ejemplo, aquí: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistical_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p=S21(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2Sp2=S12(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2\begin{equation} \label{eq:stupidpooledvar} \displaystyle S^2_p = \frac{S_1^2 …

15 variance  mean  pooling 

Me gustaría recibir consejos sobre cómo agrupar los gráficos / estadísticas de calibración después de una imputación múltiple. En el contexto del desarrollo de modelos estadísticos para predecir un evento futuro (p. Ej., Utilizando datos de registros hospitalarios para predecir la supervivencia o eventos posteriores al alta hospitalaria), uno puede …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

Recientemente, un cliente vino a mí para hacer un análisis de arranque porque un revisor de la FDA dijo que su regresión de errores en variables no era válida porque al agrupar datos de sitios, el análisis incluía datos de tres sitios donde dos sitios incluían algunas muestras que estaban …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

Tengo algunos datos interesantes sobre los artistas musicales más populares transmitidos divididos por ubicación en unos 200 distritos del Congreso. Quiero ver si es posible sondear a una persona sobre sus preferencias musicales y determinar si él o ella "escucha como un demócrata" o "escucha como un republicano". (Naturalmente, esto …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Usando Amelia en R, obtuve múltiples conjuntos de datos imputados. Después de eso, realicé una prueba de medidas repetidas en SPSS. Ahora, quiero agrupar los resultados de las pruebas. Sé que puedo usar las reglas de Rubin (implementadas a través de cualquier paquete de imputación múltiple en R) para agrupar …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling 

Discutimos sobre la utilidad de los estimadores de OLS y RE agrupados en comparación con FE. Por lo que puedo decir, la estimación OLS agrupada es simplemente una técnica OLS ejecutada en datos del Panel. Por lo tanto, todos los efectos específicos individuales se ignoran por completo. Debido a eso, …

8 panel-data  random-effects-model  fixed-effects-model  pooling 

Espero agrupar los resultados de un conjunto bastante básico de análisis realizado en datos imputados de forma múltiple (por ejemplo, regresión múltiple, ANOVA). La imputación múltiple y los análisis se han completado en SPSS, pero SPSS no proporciona resultados agrupados para algunas estadísticas que incluyen el valor F, la matriz …

8 spss  missing-data  multiple-imputation  pooling