کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Empirical risk minimization (ERM) with a computationally feasible surrogate loss is a widely accepted approach for classification. Notably, the convexity and calibration (CC) properties of a loss function ensure consistency of ERM in maximizing accuracy, thereby offering a wide range of options for surrogate losses. In this article, we propose a novel ensemble method, namely EnsLoss, which extends the ensemble learning concept to combine loss functions within the ERM framework. A key feature of our method is the consideration on preserving the "legitimacy" of the combined losses, i.e., ensuring the CC properties. Specifically, we first transform the CC conditions of losses into loss-derivatives, thereby bypassing the need for explicit loss functions and directly generating calibrated loss-derivatives. Therefore, inspired by Dropout, EnsLoss enables loss ensembles through one training process with doubly stochastic gradient descent (i.e., random batch samples and random calibrated loss-derivatives). We theoretically establish the statistical consistency of our approach and provide insights into its benefits. The numerical effectiveness of EnsLoss compared to fixed loss methods is demonstrated through experiments on a broad range of 14 OpenML tabular datasets and 46 image datasets with various deep learning architectures. Python repository and source code are available on GitHub at https://github.com/statmlben/ensloss.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
به حداقل رساندن ریسک تجربی (ERM) با از دست دادن جانشین محاسباتی یک رویکرد گسترده برای طبقه بندی است.نکته قابل توجه ، خواص محدب و کالیبراسیون (CC) یک عملکرد ضرر ، قوام ERM را در حداکثر رساندن دقت تضمین می کند ، در نتیجه طیف گسترده ای از گزینه ها را برای ضررهای جانشین ارائه می دهد.در این مقاله ، ما یک روش جدید گروه ، یعنی Ensloss را پیشنهاد می کنیم ، که مفهوم یادگیری گروه را برای ترکیب توابع از دست دادن در چارچوب ERM گسترش می دهد.یکی از ویژگی های اصلی روش ما ، توجه به حفظ "مشروعیت" ضررهای ترکیبی ، یعنی اطمینان از خصوصیات CC است.به طور خاص ، ما ابتدا شرایط CC ضرر را به مشتقات ضرر تبدیل می کنیم ، در نتیجه نیاز به عملکردهای ضرر صریح و تولید مستقیم از دست دادن کالیبره شده را دور می زنیم.بنابراین ، با الهام از ترک تحصیل ، Ensloss باعث می شود گروه های از دست دادن از طریق یک فرآیند آموزش با نزول شیب مضاعف تصادفی (به عنوان مثال ، نمونه های دسته ای تصادفی و مشتقات از دست دادن کالیبره شده تصادفی).ما از لحاظ تئوریکی قوام آماری رویکرد خود را ایجاد می کنیم و بینش هایی در مورد مزایای آن ارائه می دهیم.اثربخشی عددی Ensloss در مقایسه با روش های از دست دادن ثابت از طریق آزمایشات در طیف گسترده ای از 14 مجموعه داده جدولی OpenML و 46 مجموعه داده تصویر با معماری های مختلف یادگیری عمیق نشان داده شده است.مخزن و کد منبع پایتون در github در https://github.com/statmlben/ensloss در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
