首先，我们先定义用来训练网络的设备： device = ’ cuda ’ i f torch . cuda . is_available () e l s e ’ cpu ’ print ( device ) #把 网 络 模 型 移 到 cuda 中 model = NeuralNetwork () . to ( device ) print ( model ) 如果 cuda 可用，就会输出 cuda。 之后在训练和测试的每个 有时候我们希望将训练了一定轮数的模型参数保存起来，这个时候我们就需要保存和恢复模 型了。 model.state_dict() 函数可以得到模型的状态字典，里面包含了模型的参数权重与 bias 等信 息，我们可以用下面的代码来保存和恢复模型： # 保 存 模 型 torch . save ( model . state_dict () , path ) # 恢 复 模 型 model . load_state_dict 和优化器的类型，这时我们可以生成一个状态字典： # 保 存 模 型 state = { ’ model ’ : model . state_dict () , ’ optimizer ’ : optimizer . state_dict () , ’ epoch ’ : epoch} torch . save ( state , path ) # 恢 复 模 型 checkpoint = torch

? ∈ {0,1} ∈ {0,1} 图 1.4 MP 神经元模型 1958 年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 提出了第一个可以自动学习权重的神经元模 型，称为感知机(Perceptron)，如图 1.5 所示，输出值?与真实值 之间的误差用于调整神经 元的权重参数{? , ? , … , ? }。Frank Rosenblatt 随后基于“Mark 手写数字图片数据集共包含 0~9 共 10 类数字，每个类别多达 7000 张图片。随着神经网络的兴起，尤其是深度学习，网络层数一 般较深，模型的参数量可达百万、千万甚至十亿个，为了防止过拟合，需要的数据集的规 模通常也是巨大的。现代社交媒体的流行也让收集海量数据成为可能，如 2010 年发布的 ImageNet 数据集收录了共 14197122 张图片，整个数据集的压缩文件大小就有 154GB。图 1.10、图 28逐渐增大，变成224 × 224、416 × 416等，这些变化使得网络的总参 数量可达到千万、上亿级别，如图 1.13 所示。 网络规模的增大，使得神经网络的容量也相应增大，从而能够学习到复杂的数据模 态，模型的性能也会随之提升；另一方面，网络规模的增大，意味着更容易出现过拟合现 象，训练需要的数据集和计算代价也会变大。 4 4 8 8 19 22 152 28.2 25.8 16.4

output]) layer_output = get_3rd_layer_output([x])[0] 同样，你可以直接建立一个 Theano 或 TensorFlow 函数。 注 意， 如 果 你 的 模 型 在 训 练 和 测 试 阶 段 有 不 同 的 行 为 （例 如， 使 用 Dropout, BatchNormalization 等），则需要将学习阶段标志传递给你的函数： get_3rd_layer_output libhdf5-serial-dev 如果你不确定是否安装了 h5py，则可以打开 Python shell 并通过下面的命令加载模块 import h5py 快速开始 38 如 果 模 块 导 入 没 有 错 误， 那 么 模 块 已 经 安 装 成 功， 否 则 你 可 以 在 http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 中找到详细的安装说明。 模型 39 应该在 compile() 中指定 sample_weight_mode="temporal"。 • class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，以在训练时对模 型的损失函数加权。这可能有助于告诉模型「更多关注」来自代表性不足的类的样本。 Returns 标量训练误差（如果模型只有一个输入且没有评估标准），或者标量的列表（如果模型有多 个输出和/或评估标准）。属性

能，这里的“新数据集”通常称为测试数据集（test dataset，或称为测试集（test set））。 综上所述，可用数据集通常可以分成两部分：训练数据集用于拟合模型参数，测试数据集用于评估拟合的模 型。然后我们观察模型在这两部分数据集的性能。“一个模型在训练数据集上的性能”可以被想象成“一个学 生在模拟考试中的分数”。这个分数用来为一些真正的期末考试做参考，即使成绩令人鼓舞，也不能保证期 态，从而执行推理链中的后续步骤，类似于处理器如何修改用于计算的存储器。 • 另一个关键的发展是生成对抗网络 (Goodfellow et al., 2014) 的发明。传统模型中，密度估计和生成模 型的统计方法侧重于找到合适的概率分布（通常是近似的）和抽样算法。因此，这些算法在很大程度上 受到统计模型固有灵活性的限制。生成式对抗性网络的关键创新是用具有可微参数的任意算法代替采 样器。然后 量。最近的工作，首先是由 (Li, 2017) 完成的，随后是 (You et al., 2017) 和 (Jia et al., 2018) ，将观察大小提高到64000个，将ResNet‐50模 型在ImageNet数据集上的训练时间减少到不到7分钟。作为比较——最初的训练时间是按天为单位的。 • 并行计算的能力也对强化学习的进步做出了相当关键的贡献。这导致了计算机在围棋、雅达里游戏、星

准确率领先同类产品  集成方便 标准化: Standard Solutions 智能推荐解决方案: 推荐请求 PAI-Studio–建模平台 召 回 模 型 EasyRec GraphLearn Alink 排 序 模 型 模型训练评估 PAI-EAS – 模型推理 model1 model2 … PAI-ABTest A/B流量划分 PAI-Rec

（a）原始样本 （b）选定少类样本 （c）找到靠近?的 ?个少类样本 （d）增加样本 8 代价敏感学习 不平衡数据的处理 代价敏感学习是指为不同类别的样本提供不同的权重，从而让机器学习模 型进行学习的一种方法 比如风控或者入侵检测，这两类任务都具有严重的数据不平衡问题，可以 在算法学习的时候，为少类样本设置更高的学习权重，从而让算法更加专 注于少类样本的分类情况，提高对少类样本分类的查全率，但是也会将很 描述的是预测值（估计值）的期望与真实 值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数 据，如右图第二行所示。 低方差 高方差 高 偏 差 低 偏 差 29 偏差和方差 总体误差 方差 偏差 2 最 优 模 型 复 杂 度 模型复杂度 误 差 方差、偏差和模型复杂度 右图是模型复杂度与误差的关系，一 般来说，随着模型复杂度的增加，方 差会逐渐增大，偏差会逐渐减小，在 虚线处，差不多是模型复杂度的最恰

���������������������������������������������������� 11 概述 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架 Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 基础操作的函数知识与参数说明，读者可以直接 参见官方的开发文档。 1.5 线性回归预测 上一小节介绍了 Pytorch 框架各种基础操作，本节我们学习一 个堪称是深度学习版本的 Hello World 程序，帮助读者理解模 型训练与参数优化等基本概念，开始我们学习 Pytorch 框架编 程的愉快旅程。 1.5.1 线性回归过程 很坦诚的说，有很多资料把线性回归表述的很复杂、一堆公式 推导让初学者望而生畏，无法准确快速理解线性回归，这里作

解决方案（引入ModelFeature的概念） • 数据一致性 • 流程稳定 关键点 模型融合 PV Click Session Sample OneHot 特征 LR Train Ctr特征/模 型中间结果 DNN Train Feature Maker One Case ALL One Hot 特征 Final CTR Bidding Server OFFLINE ONLINE

目标检测概述 分类（Classification） 即是将图像结构化为某一 类别的信息，用事先确定 好的类别(string)或实例ID 来描述图片。这一任务是 最简单、最基础的图像理 解任务，也是深度学习模 型最先取得突破和实现大 规模应用的任务。 检测（Detection） 分类任务关心整体，给出的 是整张图片的内容描述，而 检测则关注特定的物体目标 ，要求同时获得这一目标的 类别信息和位置信息。

GAN的思考与前景 3. GAN的应用 25 GAN的应用 ⚫ 图像和视觉领域 ⚫ 语音和语言领域 ⚫ 其他领域 作为一个具有 “无限” 生成能力的模型, GAN的直接应用就是建 模, 生成与真实数据分布一致的数据样本，GAN 可以用于解决标注数据 不足时的学习问题。 其可以应用于： 3. GAN的应用 26 GAN的应用 图像和视觉领域 GAN 能够生成与真实数据分布一致的图像。一个典型应用是利用