機器學習和深度學習最佳作品

來源：CPDA數據分析師網

機器學習算法的超參數優化：理論與實踐

機器學習算法已廣泛應用於各種應用程式和領域，為了使機器學習模型適應不同的問題，必須調整其超參數，為機器學習模型選擇最佳的超參數配置會直接影響模型的性能，它通常需要對機器學習算法和適當的超參數優化技術有深入的了解，儘管存在幾種自動優化技術，但是當應用於不同類型的問題時，它們具有不同的優缺點，常見機器學習模型的超參數優化問題，就如何將其應用於機器學習算法方面，介紹了幾種最新的優化技術。提供了許多針對超參數優化問題而開發的可用庫和框架。

超參數優化研究的一些開放挑戰

在基準數據集上進行了實驗，以比較不同優化方法的性能，並提供超參數優化的實際示例，通過有效地識別適當的超參數配置，幫助行業用戶，數據分析師和研究人員更好地開發機器學習模型。在基準數據集上進行了實驗，以比較不同優化方法的性能，通過有效地識別適當的超參數配置，幫助行業用戶，數據分析師和研究人員更好地開發機器學習模型。在基準數據集上進行了實驗，以比較不同優化方法的性能。

通過有效地識別適當的超參數配置

幫助行業用戶，數據分析師和研究人員更好地開發機器學習模型，對象檢測是計算機視覺中最重要的領域之一，在各種實際場景中發揮著關鍵作用，由於硬體的限制在實踐中通常必須犧牲精度以確保檢測器的推斷速度，因此必須考慮物體檢測器的有效性和效率之間的平衡，目的是實現一種可以在實際應用場景中直接應用的具有相對平衡的有效性和效率的對象檢測器，而不是提出一種新穎的檢測模型。

研究人員主要嘗試結合各種現有技巧

這些技巧不會增加模型參數和FLOP的數量，以達到在保證速度幾乎不變的同時儘可能提高檢測器精度的目的，因此新技術是PP-YOLO。通過結合多種技巧，PP-YOLO可以在效率（45.2％mAP）和效率（72.9 FPS）之間取得更好的平衡，超越了現有的最新檢測器，例如EfficientDet和YOLOv4，可以找到與本文相關的原始碼 超越了現有的最新檢測器，例如EfficientDet和YOLOv4，可以找到與本文相關的原始碼 超越了現有的最新檢測器。

線性無監督圖像到圖像轉換的驚人效果

無監督的圖像到圖像的轉換是一個固有的不適定問題，基於深度編碼器-解碼器體系結構的最新方法已顯示出令人印象深刻的結果，它們僅由於強大的局部偏差而成功，並且無法學習非常簡單的非局部變換（例如，將顛倒的面孔映射到直立的面孔），當消除局部偏差時，這些方法將過於強大，並且可能無法學習簡單的局部變換

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學習擾動集以實現強大的機器學習

用於無監督圖像到圖像轉換的線性編碼器-解碼器體系結構使用這些體系結構學習變得容易得多，而且速度更快，但是結果出奇的有效，儘管在穩健的深度學習方面已經取得了很大的進步，但是在真實世界的擾動和通常在對抗性防禦中研究的更狹窄定義的集合之間，穩健性方面仍然存在很大差距，在通過從數據中學習擾動集來彌合這種差距，以表徵真實世界的影響，以進行可靠的訓練和評估，具體而言，研究人員使用條件生成器，該條件生成器定義了潛在空間的受約束區域上的擾動集，作者制定了可衡量學習的擾動集質量的理想屬性，並從理論上證明了條件變分自動編碼器自然可以滿足這些條件。使用此框架，該方法可以產生不同複雜程度和規模的各種幹擾，從基線數字轉換到常見的圖像損壞，再到照明變化。

對學習的擾動集的質量進行了定量和定性的測量

發現該模型除了在訓練期間看到的有限數據外，還能夠產生各種有意義的擾動。最後，利用學習到的攝動集來學習模型，這些模型具有改進的泛化性能，並且在經驗上和證明上對對抗圖像破壞和對抗照明變化具有魯棒性。可以找到用於重現實驗的所有代碼和配置文件以及預訓練的模型權重 發現除了訓練期間看到的有限數據外，這些模型還能夠產生各種有意義的擾動。

利用學習到的攝動集來學習模型，這些模型具有改進的泛化性能

並且在經驗上和證明上對對抗圖像破壞和對抗照明變化具有魯棒性，可以找到用於重現實驗的所有代碼和配置文件以及預訓練的模型權重 發現除了訓練期間看到的有限數據外，這些模型還能夠產生各種有意義的擾動。最後，利用所學習的攝動集來學習模型，這些模型具有改進的泛化性能，並且在經驗上和證明上對對抗圖像破壞和對抗照明變化具有魯棒性。可以找到用於重現實驗的所有代碼和配置文件以及預訓練的模型權重在這裡。