16.2 重量误差和影响

内容与核心概念

在上一页,正确的答案是什么?
首先,我们测量对正确答案的信心,然后我们回到计算。产出估计值变成重量效应。
每个已知电子都产生以下的投影。 错误会向后移到程序上, 优化器会改变重量, 单个数据会检查结果。 对话框和偏好标记会改变目标 。
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渐渐开始于日志
一个目标
y
软性旋转日志
z
使用正确ID的概率。 可持续执行将减到最大
exp
对于软峰值来说,每个日志的衍生物特别简单。
p
j
=
e
z
j
−
m
∑
k
e
z
k
−
m
,
L
=
−
log
⁡
p
y
,
∂
L
∂
z
j
=
p
j
−
1
[
j
=
y
]
.
p_j=\frac{e^{z_j-m}}{\sum_k e^{z_k-m}},\quad
L=-\log p_y,\quad
\frac{\partial L}{\partial z_j}=p_j-\mathbf 1[j=y].
p
j
​
=
∑
k
​
e
z
k
​
−
m
e
z
j
​
−
m
​
,
L
=
−
lo
g
p
y
​
,
∂
z
j
​
∂
L
​
=
p
j
​
−
1
[
j
=
y
]
.
阳性成分减少梯度下降时不正确的日日志,负成分增加目标日志。总和为零:在所有日志中增加一个常数不会改变软max。对于批量/吨数矩阵,首先应用掩码,然后明确选择
sum
或以数字表示
价值目标
而不是按加注试验器的大小。
模型就是这么显示的
检查员显示日志、移动目标、概率、象征性损失和
dL/dz
在通过LM头和街区后退之前
exp(mean NLL)
只有在同一个象征和相同的遮掩政策下,它才有意义;不能诚实地将任意字典作为普遍质量标准加以比较。
适用范围。
低科技损失并不证明有效、安全或遵循指令的能力。 浮点溢出通过稳定的形式得以防止,但培训仍能从动作、辐照剂或优化状态获得纳尼(NaN ) 。 渐渐的拍掌限制代号的子日期信号,而不是“纠正 ” 坏数据,也不能保证数据趋同。
from math import exp,log
logits_16b=[1.0,0.0,-1.0]; target_16b=0; pivot_16b=max(logits_16b)
raw_16b=[exp(v-pivot_16b) for v in logits_16b]; probs_16b=[v/sum(raw_16b) for v in raw_16b]
loss_16b=-log(probs_16b[target_16b]); grad_16b=[p-(i==target_16b) for i,p in enumerate(probs_16b)]
assert abs(loss_16b-0.40760596444438046)<1e-12 and abs(sum(grad_16b))<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
遮罩从目标中删除项目,但符号可以保留输入。
这一问题如何继续下去?
第16章Python实例
学术基础