1. WOE(weight of evidence, 证据权重) WOE是一种衡量正常样本( Good)和违约样本( Bad)分布的差异方法 WOE=ln(Distr Good/Distr Bad)例如 :在上表 在上表 中年龄在 年龄在 23-26这组 样本 的 WOE值为: ln ...
.通过命令ceph s 或者ceph health检查ceph 状态,有osd near full cluster bef d c b fe d eb a health HEALTH WARN near full osd s .ceph health detail 查看具体near full 的osd osd. is near full at osd. is near full at osd. ...
2017-07-14 17:57 0 3221 推荐指数:
1. WOE(weight of evidence, 证据权重) WOE是一种衡量正常样本( Good)和违约样本( Bad)分布的差异方法 WOE=ln(Distr Good/Distr Bad)例如 :在上表 在上表 中年龄在 年龄在 23-26这组 样本 的 WOE值为: ln ...
权重衰减等价于L2范数正则化。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使得学习的模型参数值较小,是常用的过拟合的常用手段L2范数正则化是在模型原损失函数基础上添加L2范数惩罚项,其中L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。比如,对于线性回归损失函数 ...
(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上 ...
最近写Demo,突然发现了Layout_weight这个属性,发现网上有很多关于这个属性的有意思的讨论,可是找了好多资料都没有找到一个能够说的清楚的,于是自己结合网上资料研究了一下,终于迎刃而解,写出来和大家分享。 首先看一下Layout_weight属性的作用:它是用来分配属于空间的一个属性 ...
目录 1. PG介绍 2. 计算PG数 3. 修改PG和PGP 4. 集群扩容对PG分布的影响 1. PG介绍 PG, Placement Groups ...
PG全称是placement groups,它是ceph的逻辑存储单元。在数据存储到cesh时,先打散成一系列对象,再结合基于对象名的哈希操作、复制级别、PG数量,产生目标PG号。根据复制级别的不同,每个PG在不同的OSD上进行复制和分发。可以把PG想象成存储了多个对象的逻辑容器,这个容器映射 ...
深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响! 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种,暂且称之为He Initialization: 使用Batch ...
文章来自Microstrong的知乎专栏,仅做搬运。原文链接 1. 权重衰减(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上 ...