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机器学习入门 10-6 精确率-召回率曲线
——鲁迅 全文字数：3200字 阅读时间：12分钟 前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。 另外一个是横坐标为精准率，纵坐标为召回率，用于查看精准率和召回率的平衡点。 通过上一小节的学习，我们知道decision_function(X_test)函数得到的是每一个测试样本在分类算法上计算的分数值score。 在上一小节中，通过观察调整阈值与精准率和召回率的变化关系，可以看出精准率和召回率是相互牵制相互平衡的两个指标： 当精准率升高的时候，召回率就会不可避免的降低； 当召回率升高的时候，精准率也会不可避免的降低 绘制对应不同阈值时精准率和召回率的变化曲线。 其中蓝颜色的曲线代表的是精准率，精准率随着阈值的增大而逐渐增大。橙颜色的曲线代表的是召回率，召回率随着阈值的增大而逐渐的减小。
4.3K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)
Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率，以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。 为了让学习算法表现更好，我们还会学习如何解决处理偏态数据（skewed data）。 θ 4.计算\(J_{CV}(θ)\) 5.选取验证集误差最小的一组参数 6.将上面求得的最佳θ和λ代入测试集求出\(J_{test}(θ)\) 3) Learning Curves 高偏差欠拟合问题的学习曲线 Buiding a Spam Classifier 略，详情参考Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第十一课“机器学习系统设计(Machine learning system design) 这个时候如果我们不用任何学习算法，对于测试集中的所有人都预测y = 0，即没有癌症，那么这个预测方法的错误率仅为0.5%，比我们废好大力训练的逻辑回归模型的还要好。
1.4K90发布于 2018-01-23 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
可变学习率
from bisect import bisect_rightimport torch# FIXME ideally this would be achieved with a CombinedLRScheduler,# separating MultiStepLR with WarmupLR# but the current LRScheduler design doesn't allow itclass WarmupMultiStepLR(torch.optim.lr_scheduler._LRSche
72930编辑于 2022-09-02 - 来自专栏智能算法
深度学习三人行(第6期)----深度学习之学习率的命运
本期主要内容如下： 学习率的影响 学习率的优化策略 学习率优化调节的实现 命运的安排 ---- 一. 学习率的影响 在深度学习中，寻找一个合适的学习率是比较困难的。 在训练深度网络的过程中，如果学习率设置的过高，training学习曲线将会比较发散；如果学习率设置的过低，虽然训练最终会收敛到收敛到最优值，但是将会消耗很长的时间；如果学习率设置的稍微高，但是没那么高的话 有时候，我们可以通过分别用几个不同的学习率来training几个epochs，通过比较这几个不同学习率的学习曲线来找到一个相对好一点的学习率。理想的学习率将会使学习过程很快，并很快收敛一个好的解。 那么有哪些好的策略来优化学习率呢？ ---- 二. 学习率的优化策略 通常，如果我们一开始用一个高的学习率，而当学习进度没那么快的时候，降低学习率的话，会比用一个固定的学习率更快的得到一个最优解。 0, trainable=False) 5learning_rate = tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate, global_step, 6decay_steps
68740发布于 2018-12-07 - 来自专栏全栈程序员必看
TensorFlow中学习率
学习率 学习率属于超参数。学习率决定梯度下降速度的快慢，学习率越大，速度越快；学习率越小，速度越慢。如果学习率过大，很可能会越过最优值；反而如果学习率过小，优化的效率可能过低，长时间算法无法收敛。 所以学习率对于算法性能的表现至关重要。 指数衰减学习率 指数衰减学习率是在学习率的基础上增加了动态变化的机制，会随着梯度下降变化而动态变化 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step , decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) learn_rate：事先设定的初始学习率 global_step：训练轮数 decay_steps (指数函数)；为 True 时，global_step/decay_steps 会转化为整数，此时学习率便是阶梯函数 步骤： 首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解); 然后通过迭代逐步减小学习率
59320编辑于 2022-09-05 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: 学习率 (learning rate)
学习率设置 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后：逐渐减缓。 接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。 学习率减缓机制 轮数减缓 指数减缓 分数减缓 英文名 step decay exponential decay 1/t1/t1/t decay 方法 每N轮学习率减半 学习率按训练轮数增长指数插值递减 导致 振荡，应减小学习率，并 从头 开始训练 。 曲线 初始时 强势下降 没多久 归于水平 [紫线]： Solution：后期 学习率过大 导致 无法拟合，应减小学习率，并 重新训练 后几轮 。 曲线 全程缓慢 [黄线]： Solution：初始 学习率过小 导致 收敛慢，应增大学习率，并 从头 开始训练 。
11.3K35发布于 2018-09-27 - 来自专栏TechLead
机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略
一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。 本章将从定义与解释、学习率与梯度下降、以及学习率对模型性能的影响等几个方面，详细地介绍学习率的基础知识。 定义与解释 学习率通常用符号 (\alpha) 表示，并且是一个正实数。 常量学习率 最简单的学习率调整策略就是使用一个固定的学习率。这是最早期梯度下降算法中常用的方法。 在这种策略中，学习率随着训练迭代次数的增加而逐渐减小。公式表示为： 自适应学习率 自适应学习率算法试图根据模型的训练状态动态调整学习率。 学习率范围测试 定义： 学习率范围测试是一种经验性方法，用于找出模型训练中较优的学习率范围。
4.6K20编辑于 2023-10-25 - 来自专栏二猫の家
【深度学习】如何找到最优学习率
但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？ 这里 α 就是学习率，如果学习率太小，会导致网络loss下降非常慢，如果学习率太大，那么参数更新的幅度就非常大，就会导致网络收敛到局部最优点，或者loss直接开始增加，如下图所示。 这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简单。 最后我们可以描绘出学习的变化曲线和loss的变化曲线，从中就能够发现最好的学习率。 下面就是随着迭代次数的增加，学习率不断增加的曲线，以及不同的学习率对应的loss的曲线。 之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新
74710编辑于 2023-11-27 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习（五）学习率的调节
学习率 × 梯度) 如果学习率过小，梯度下降很慢，如果学习率过大，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说梯度下降的步子过大可能会跨过最优值。 不同的学习率对loss的影响如下图所示： 学习率的调整方法： 1、从自己和其他人一般的经验来看，学习率可以设置为3、1、0.5、0.1、0.05、0.01、0.005，0.005、0.0001、0.00001 2、根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方和误差作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算法的原理可以分析得出）。 ，错误率增大了，那么应该重新设置上一轮迭代的值，并且减少学习率到之前的50%。 因此，这是一种学习率自适应调节的方法。在Caffe、Tensorflow等深度学习框架中都有很简单直接的学习率动态变化设置方法。
6.1K40编辑于 2022-08-31 - 来自专栏Spark学习技巧
机器学习之学习率 Learning Rate
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 学习率的调整 为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率决定了参数移动到最优值的速度快慢。 如果学习率过大，很可能会越过最优值；反而如果学习率过小，优化的效率可能过低，长时间算法无法收敛。所以学习率对于算法性能的表现至关重要。 在每次迭代中调节不同的学习率 在每次迭代中去调整学习率的值是另一种很好的学习率自适应方法。此类方法的基本思路是当你离最优值越远，你需要朝最优值移动的就越多，即学习率就应该越大；反之亦反。 如果相对于上一次迭代，错误率减少了，就可以增大学习率，以5%的幅度；如果相对于上一次迭代，错误率增大了（意味着跳过了最优值），那么应该重新设置上一轮迭代ωj 的值，并且减少学习率到之前的50%。
3.2K20发布于 2018-06-22 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
warmup 预热学习率
Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches或者steps(比如4个epoches,10000steps),再修改为预先设置的学习率来进行训练 内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。 0.1的学习率进行训练。 于是18年Facebook提出了gradual warmup来解决这个问题，即从最初的小学习率开始，每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时，采用最初设置的学习率进行训练。 (四)总结使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练，然后每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时（注：此时预热学习率完成），采用最初设置的学习率进行训练（注：预热学习率完成后的训练过程
5.1K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI研习社
如何找到最优学习率？
但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？ Smith 在2015年的一篇论文“Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks”（http://t.cn/R6fTeFn）中的3.3节描述了一个非常棒的方法来找初始学习率 这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简单。 最后我们可以描绘出学习的变化曲线和loss的变化曲线，从中就能够发现最好的学习率。 下面就是随着迭代次数的增加，学习率不断增加的曲线，以及不同的学习率对应的loss的曲线。 ? ? 之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新
2.2K100发布于 2018-03-16 - 来自专栏杨熹的专栏
机器学习面试题集-图解准确率，精确率，召回率
对数据整体分类准确率高，不代表对奢侈品用户的分类准确率高 方案 可以考虑平均准确率，即计算每个类别下的样本准确率，再求平均 ---- 4. 可以对照这个图，看一下准确率，精度，和召回率的定义。 右上角是准确率的公式。 精度—召回率 之间存在制衡 随着精度的增加，召回率会降低，召回率增加，精度就会降低。 有时如果需要召回率高，就可以接受较低的精度。 如果我们想要在更大程度上强调精度或者召回率，我们可以选择这些指标上最佳时对应的模型。 ---- 预告 next： 机器学习中常用评估指标汇总 ROC 曲线详解 ---- 大家好！ 我是 Alice，欢迎进入一起学《百面机器学习》系列！ 这个系列并不只是根据书本画个思维导图，除了用导图的形式提炼出精华，还会对涉及到的重要概念进行更深度的解释，顺便也梳理一下机器学习的知识体系。
2.1K20发布于 2019-05-19 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响
第二个式子约束了学习率随着训练进行有效地降低，保证收敛稳定性，各种自适应学习率算法本质上就是不断在调整各个时刻的学习率。 学习率决定了权重迭代的步长，因此是一个非常敏感的参数，它对模型性能的影响体现在两个方面，第一个是初始学习率的大小，第二个是学习率的变换方案。 2.1、初始学习率大小对模型性能的影响 初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性，图来自于cs231n 2.2、学习率变换策略对模型性能的影响 学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。 2.2.2 自适应学习率变化法 自适应学习率策略以Adagrad，Adam等为代表。
3K10编辑于 2022-08-01 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
pytorch学习率下降策略
符合这种调整策略的方法，一般是step，step学习率下降策略是最为常用的一种，表现为，在初始学习率的基础上，每到一个阶段学习率将以gamma的指数倍下降，通常情况下gamma为0.1。 线性下降调整策略 线性下降策略非常好理解，就是学习率与迭代周期是线性关系，初始学习率和周期确定了，下降的斜率也就确定了。 余弦退火调整策略 以余弦函数为周期，并在每个周期最大值时重新设置学习率。以初始学习率为最大学习率，以 2∗Tmax 为周期，在一个周期内先下降，后上升。 而循环学习率方法使得一个范围（base_lr ~ max_lr）里的学习率在训练中都能得到运用，也就是说，在下边界和上边界中，那个最佳的学习率将会在训练中有机会运用到训练中。 ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau的名字很直观，就是在持续平稳的状态时下降学习率，当某指标不再变化（下降或升高），则调整学习率，这是非常实用的学习率调整策略。
1.3K10发布于 2021-01-29 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
自适应学习率算法
如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。 Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。 如果对于该参数的偏导变化了符号，那么学习率应该更小。最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。 当应用于非凸函数训练神经网络时，学习轨迹可能穿过了很多不同的结构，最终到达一个局部是凸碗的区域。AdaGrad根据平方梯度的整个历史收缩学习率，可能使得学习率在达到这样的凸结构前就变得太小收敛。 Adam通常被认为对超参数的选择相当鲁棒，尽管学习率有时需要从建议的默认修改。
5.8K20编辑于 2022-09-04 - 来自专栏二猫の家
【深度学习】学习率及多种选择策略
学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。 Smith 认为，用户可以以非常低的学习率开始训练模型，在每一次迭代过程中逐渐提高学习率（线性提高或是指数提高都可以），用户可以用这种方法估计出最佳学习率。 在每一个 mini-batch 后提升学习率 如果我们对每次迭代的学习进行记录，并绘制学习率（对数尺度）与损失，我们会看到，随着学习率的提高，从某个点开始损失会停止下降并开始提高。 另一种常用的方法是由 Loshchilov＆Hutter [6] 提出的预热重启（Warm Restarts）随机梯度下降。这种方法使用余弦函数作为周期函数，并在每个周期最大值时重新开始学习速率。 修改所有层为可训练状态 6. 将前面层的学习率设置得比下一个较高层低 3~10 倍 7. 再次使用 lr_find() 8.
69310编辑于 2023-11-24 - 来自专栏程序员备忘录
Talib学习笔记（四）- 波动率指标学习
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标（均线相关），其中成交量就是多空双方的力量对比指标，经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好，其均通过成交量的统计得出。 在最后的一篇文档中，我们学习了重叠性研究指标，发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是均线。 今天我们学习一下波动率函数，潜意识里波动率应该就是通过统计来描述股价来回起伏的频次。按照一般逻辑应该与方差等有关系。现在我们看看talib的波动率指标是怎么做的。
5K31发布于 2020-11-02 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-2 精准率和召回率
前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。 ▲精准率和召回率 在癌症预测的例子中，精准率是指算法预测为患病的100个人中有多少是预测正确的。召回率是指真实有100个患有癌症的病人，算法能够从中正确挑出多少个患有癌症的人。 这就是精准率和召回率的不同，在这里对于精准率和召回率来说，关键在于分母不同，由于分母不同，相应指标的解读也就不一样。 为什么精准率和召回率比准确率更好？ 虽然这样的一个预测算法准确率能够达到99.9%，但是与之对应的精准率和召回率都是最低值0。 通过精准率和召回率这两个指标可以判断这个预测算法完全没有用，这就是为什么在极度有偏的数据中不看准确率，而选择看精准率和召回率两个指标的原因。通过这两个指标才能够更好的评价分类算法的好坏。
1.8K30发布于 2020-03-27 - 来自专栏全栈程序员必看
TensorFlow学习－－学习率衰减learning rate decay
学习率衰减 学习率衰减（learning rate decay） 在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊 为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减． 函数使用多项式衰减，以给定的decay_steps将初始学习率（learning_rate）衰减至指定的学习率（end_learning_rate）． ；这样，通过增大学习率可以跳出局部极小值． 示例，学习率下降后是否重新上升对比： #!
75320编辑于 2022-08-27
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