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不确定性来注释你的模子3d乐彩网17500用

时间:2018-09-13 21:40来源:未知 作者:admin 点击:
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  北京pk10为了理解这一点,让我们回到我们的食肉动物模子。我们的模子能够识别出一个图像包含了狮子,因而你很可能被吃掉。可是若是狮子现正在不饿怎样办?此次的不确定性来自于数据。另一个例子是两条看起来一样的蛇,此中一条是有毒的,另一条不是。

  举个例子,假设你想成立一个模子来获取动物的银河赌场直营,并预测动物能否会吃掉你。假设你正在分歧的狮子和长颈鹿的老虎城上锻炼模子,现正在它看到了一个僵尸。由于这个模子没有颠末僵尸澳门鸿葡荟的锻炼,所以不确定性很高。这种不确定性是模子的成果,若是有脚够多的僵尸BET365,这种不确定性就会削减。

  一个凸起的例子是高风险使用。假设你正正在成立一个模子,帮帮大夫决定病人的首选医治方案。正在这种环境下,我们不只要考虑模子的精确性,还要考虑模子对其预测简直定程度。3d乐彩网17500若是不确定性太高,大夫该当考虑到这一点。

  另一个很酷的例子是题目功能:带有稀有词汇的奇特题目该当会带来很高的模子不确定性。这是模子没有从所有可能题目的阿谁万人迷娱乐城域看到良多例子的成果。我们能够查看一组稀有的雷同题目的验证集,并估量模子正在这些题目上的不确定性。然后我们将利用此中一个题目从头锻炼模子,dnn并查看整个组的不确定性能否已降低。现实上,我们能够看到发生了什么:

  我们以至能够采用更精细的粒度:某些告白客户正在分歧商品的点击率之间存正在较高的可变性,而其他告白客户的点击率大致不异。我们但愿该模子对第一类告白客户具有更高的不确定性。因而,有用的阐发是关心告白客户中不确定性和CTR变同性之间的相关性。若是相关性不是正的,则意味着模子未能领会取每个告白商相联系关系的不确定性。该太阳城申博西答应我们领会锻炼过程或模子架构中能否呈现问题,表白我们该当进一步伐试它。

  不确定性也能够帮帮我们从数据示例中脱节出来。若是模子没有利用取样本类似的示例进行锻炼,那么若是它能说对不起,我不晓得,那就更好了。这能够避免谷歌照片中错误地将非洲裔美国人归类为大猩猩的尴尬错误。3d乐彩网17500用这种错误有时是因为缺乏脚够多样化的锻炼形成的。

  为了验证模子输出OOV的高不确定性,我们采用了验证集并将所有告白商嵌入切换为OOV。不确定性来注释你的模子接下来,我们查抄了切换前后的不确定性。正如预期的那样,因为切换,不确定性添加了。该模子可以或许领会到,若是赐与消息丰硕的告白客户,它该当削减不确定性。

  想想一篇文章的告白从。所有稀有的告白客户都共享不异的OOV嵌入,因而,从模子的角度来看,它们根基上是一个告白客户。此OOV告白客户有很多分歧的商品,每个商品都有分歧的点击率。若是我们仅利用告白客户做为点击率的预测因子,dnn那么我们该当对OOV发生很高的不确定性。

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