原文:为什么常说GBDT用负梯度近似残差?

残差 真值 预测值,明明可以直接计算。 为什么要引入麻烦的梯度 有什么用吗 实际上这是因果倒置,GBDT想要计算的是负梯度。参考https: www.zhihu.com question 我们知道,函数中下降最快的方向是导数方向,同理:GBDT中,损失函数减小最快的方向也是本身的导数方向。 如上图所示:GBDT中,损失函数的导数L f x 是关于拟合函数f x 的复合函数。所以每棵树拟合时,拟合损 ...

2021-01-18 19:59 0 379 推荐指数:

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梯度提升树-梯度的理解

:而对于其他损失函数,提出了利用梯度表示近似值。 为什么采用损失函数的梯度? L(y,f( ...

Wed Jan 10 01:17:00 CST 2018 2 2886
ResNet网络(可以解决梯度消失)

1.ResNet的借鉴点 层间跳连,引入前方信息,减少梯度消失,使神经网络层数变深成为可能。 2.介绍 ResNet 即深度网络,由何恺明及其团队提出,是深度学习领域又一具有开创性的工作,通过对结构的运用, ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能,从而具有非常强大的表征 ...

Wed Aug 19 07:22:00 CST 2020 0 1684
网络---ResNet

 目录  一、块(Residual Block)   二、 网络为什么有用   三、ResNet网络结构   四、代码实现 ...

Sun Mar 22 07:09:00 CST 2020 0 1910
网络

---恢复内容开始--- 景 (1)为什么学习的效果会如此好?与其他论文相比,深度学习具有更深的网络结构,此外,学习也是网络变深的原因,为什么网络深度如此重要? 解答:一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息,有低层,中层和高层,而网络越深的时候,提取到的不同层次 ...

Fri Aug 31 19:13:00 CST 2018 0 1348
网络(ResNets)

网络(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神经网络是很难训练的,因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。习跳跃连接(Skip connection),它可以从某一层网络层获取激活,然后迅速反馈给另外一层,甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接 ...

Thu Jul 29 23:03:00 CST 2021 0 136
网路详解

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72679537 网络在设计之初,主要是服务于卷积神经网络(CNN),在计算机视觉领域应用较多,但是随着CNN结构的发展,在很多文本处理,文本分类里面(n-gram),也同样展现出来很好的效果。 首先先明确一下几个深度 ...

Wed Aug 26 20:49:00 CST 2020 0 1578
网络的作用

对于plain net,当网络层次较深时,深层网络越难训练 inception net可以代替人工去选择卷积核的尺寸,需要需要用池化层 ...

Thu Jul 15 23:16:00 CST 2021 0 245
网络(ResNet)

一直拖着没研究大名鼎鼎的网络,最近看YOLO系列,研究到YOLOv3时引入了网络的概念,逃不过去了,还是好好研究研究吧~ 一,引言    网络是深度学习中的一个重要概念,这篇文章将简单介绍网络的思想,并结合文献讨论网络有效性的一些可能解释。   以下是本文的概览 ...

Sun Aug 01 07:34:00 CST 2021 0 297
 
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