1. WOE(weight of evidence, 證據權重) WOE是一種衡量正常樣本( Good)和違約樣本( Bad)分布的差異方法 WOE=ln(Distr Good/Distr Bad)例如 :在上表 在上表 中年齡在 年齡在 23-26這組 樣本 的 WOE值為: ln ...
.通過命令ceph s 或者ceph health檢查ceph 狀態,有osd near full cluster bef d c b fe d eb a health HEALTH WARN near full osd s .ceph health detail 查看具體near full 的osd osd. is near full at osd. is near full at osd. ...
2017-07-14 17:57 0 3221 推薦指數:
1. WOE(weight of evidence, 證據權重) WOE是一種衡量正常樣本( Good)和違約樣本( Bad)分布的差異方法 WOE=ln(Distr Good/Distr Bad)例如 :在上表 在上表 中年齡在 年齡在 23-26這組 樣本 的 WOE值為: ln ...
權重衰減等價於L2范數正則化。正則化通過為模型損失函數添加懲罰項使得學習的模型參數值較小,是常用的過擬合的常用手段L2范數正則化是在模型原損失函數基礎上添加L2范數懲罰項,其中L2范數懲罰項指的是模型權重參數每個元素的平方和與一個正的常數的乘積。比如,對於線性回歸損失函數 ...
(weight decay) L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值,在一定程度上 ...
最近寫Demo,突然發現了Layout_weight這個屬性,發現網上有很多關於這個屬性的有意思的討論,可是找了好多資料都沒有找到一個能夠說的清楚的,於是自己結合網上資料研究了一下,終於迎刃而解,寫出來和大家分享。 首先看一下Layout_weight屬性的作用:它是用來分配屬於空間的一個屬性 ...
目錄 1. PG介紹 2. 計算PG數 3. 修改PG和PGP 4. 集群擴容對PG分布的影響 1. PG介紹 PG, Placement Groups ...
PG全稱是placement groups,它是ceph的邏輯存儲單元。在數據存儲到cesh時,先打散成一系列對象,再結合基於對象名的哈希操作、復制級別、PG數量,產生目標PG號。根據復制級別的不同,每個PG在不同的OSD上進行復制和分發。可以把PG想象成存儲了多個對象的邏輯容器,這個容器映射 ...
深度學習中的weight initialization對模型收斂速度和模型質量有重要影響! 在ReLU activation function中推薦使用Xavier Initialization的變種,暫且稱之為He Initialization: 使用Batch ...
文章來自Microstrong的知乎專欄,僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減(weight decay) L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值,在一定程度上減少模型過擬合的問題,所以權重衰減也叫L2正則化。 1.1 L2正則化與權重衰減系數 L2正則化就是在代價函數后面再加上 ...