梯度下降法gradientdescent.DOC

A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义如下： 在二元分类中，准确率的定义如下： 请参阅真正例和真负例。 一种函数（例如?ReLU?或?S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。 一种先进的梯度下降法，用于重新调整每个参数的梯度，以便有效地为每个参数指定独立的学习速率。如需查看完整的解释，请参阅这篇论文。 一种会考虑所有可能分类阈值的评估指标。 ROC 曲线下面积是，对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。 反向传播算法 (backpropagation) 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。该算法会先按前向传播方式计算（并缓存）每个节点的输出值，然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数。 一种简单的模型或启发法，用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。 模型训练的一次迭代（即一次梯度更新）中使用的样本集。 另请参阅批次规模。 一个批次中的样本数。例如，SGD?的批次规模为 1，而小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0?表示。例如，在下面的公式中，偏差为 b： 请勿与预测偏差混淆。 一种分类任务，可输出两种互斥类别之一。例如，对电子邮件进行评估并输出“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的机器学习模型就是一个二元分类器。 请参阅分桶。 将一个特征（通常是连续特征）转换成多个二元特征（称为桶或箱），通常是根据值区间进行转换。例如，您可以将温度区间分割为离散分箱，而不是将温度表示成单个连续的浮点特征。假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱。 校准层 (calibration layer) 一种预测后调整，通常是为了降低预测偏差。调整后的预测和概率应与观察到的标签集的分布一致。 一种训练时进行的优化，会使用某种函数（例如 softmax）针对所有正类别标签计算概率，但对于负类别标签，则仅针对其随机样本计算概率。例如，如果某个样本的标签为“小猎犬”和“狗”，则候选采样将针对“小猎犬”和“狗”类别输出以及其他类别（猫、棒棒糖、栅栏）的随机子集计算预测概率和相应的损失项。这种采样基于的想法是，只要正类别始终得到适当的正增强，负类别就可以从频率较低的负增强中进行学习，这确实是在实际中观察到的情况。候选采样的目的是，通过不针对所有负类别计算预测结果来提高计算效率。 一种特征，拥有一组离散的可能值。以某个名为?house style?的分类特征为例，该特征拥有一组离散的可能值（共三个），即?Tudor, ranch, colonial。通过将?house style?表示成分类数据，相应模型可以学习?Tudor、ranch?和?colonial?分别对房价的影响。 有时，离散集中的值是互斥的，只能将其中一个值应用于指定样本。例如，car maker?分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。一辆车可能会被喷涂多种不同的颜色，因此，car color?分类特征可能会允许单个样本具有多个值（例如?red?和?white）。 分类特征有时称为离散特征。 与数值数据相对。 一种数据，用于捕获模型变量在特定时间的状态。借助检查点，可以导出模型权重，跨多个会话执行训练，以及使训练在发生错误之后得以继续（例如作业抢占）。请注意，图本身不包含在检查点中。 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是“贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬”等等。 一种二元分类问题，在此类问题中，两种类别的标签在出现频率方面具有很大的差距。例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛