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- Yahoo字典IPA [ˈerə(r)]
n 名詞
- 1. 錯誤 to commit or make an error 犯錯
- 2. 犯錯 in error 弄錯
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2018年6月4日 · 你最常用的 ios 解鎖方式是什麼？雖然 iPhone 6 以上機型都可支援指紋解鎖， iPhone X 用臉部解鎖，但密碼解鎖仍然是在任何時候都可以使用的方式，除非你忘記密碼。 根據蘋果官方介紹， ios 在密碼連續錯誤 6 次後，就會顯示停用，必須靜候才能再次輸入密碼。第一次停用時，可以在 1 分鐘後再度 ...
2021年2月25日 · 機器學習偏差的 5 種類型. 1. 演算法偏差（algorithmic bias）. 演算法偏差指的是機器學習過程中，核心演算法有問題或不適合當下的應用時所發生的錯誤。. 若演算法處理相似案例卻給出不同的結果，就需要回頭檢查演算法是否有問題。. 這可能是演算法核心的技術 ...
- 均方誤差
- 平均絕對值誤差（也稱 L1 損失）
- 延伸閱讀
均方誤差(MSE)是最常用的回歸損失函數，計算方法是求預測值與真實值之間距離的平方和，公式如圖。 下圖是 MSE 函數的圖像，其中目標值是 100，預測值的範圍從 -10000 到 10000，Y 軸代表的 MSE 取值範圍是從 0 到正無窮，並且在預測值為 100 處達到最小。
平均絕對誤差（MAE）是另一種用於回歸模型的損失函數。MAE 是目標值和預測值之差的絕對值之和。其只衡量了預測值誤差的平均模長，而不考慮方向，取值範圍也是從 0 到正無窮（如果考慮方向，則是殘差/誤差的總和——平均偏差（MBE））。 簡單來說，MSE 計算簡便，但 MAE 對異常點有更好的魯棒性。下面就來介紹導致二者差異的原因。 訓練一個機器學習模型時，我們的目標就是找到損失函數達到極小值的點。當預測值等於真實值時，這兩種函數都能達到最小。 下面是這兩種損失函數的 python 代碼。你可以自己編寫函數，也可以使用 sklearn 內置的函數。 # true: Array of true target variable # pred: Array of predictions def mse...
10 萬名工程師的真心話：2018 最符合世界趨勢的程式語言是？ 工程師幹過最缺德的事：叫初學程式的朋友去學 C++！ 【附 Github 代碼】工程師必備的「裝忙」祕技，讓電腦自己動起來的神奇小程式 為什麼寫程式這麼難？ 上萬名工程師都在知乎上面吵架：寫程式到底需不需要資工畢業？ （本文經 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈機器學習大牛最常用的5個回歸損失函數，你知道幾個？〉。）
2017年9月22日 · 【我們為什麼挑選這篇文章】以「深度學習之父」 和「神經網絡先驅」聞名於世的 Geoffrey Hinton 提出了對現在最核心的 back-propagation （反向傳播）演算法的深沈反思。Hinton 說：「我的觀點是把它（反向傳播）全部丟下，重起爐灶。」 反向傳播演算法是 Siri、圖像辨識等 AI 技術的核心，為何 Geoffrey ...
2014年12月25日 · 如果登陸時輸錯了用戶名（通常是信箱）或者密碼，大部分系統會彈出這麼一句話：Invalid Username or Password（無效的用戶名或密碼）。 系統不會告訴你究竟是哪一個輸錯了，因為他們是特意被設計成這樣的。 這樣做的原因，是出於安全性，如果有人惡意嘗試破解，試錯時具體告訴他們密碼錯了就 ...
2021年4月6日 · 因為訓練過程中需要儲存中間激勵函數（intermediate activations），通常會比參數（不含嵌入）的數量增加 3-4 倍的記憶體。. 於是，AI 訓練不可避免地遇上了「記憶體撞牆」（Memory Wall），記憶體撞牆不僅是記憶體容量問題，也包括記憶體傳輸的頻寬。. 在很多情況 ...
2021年12月21日 · 2021 年末資安界最大的新聞莫過於 Log4j 的漏洞，編號為 CVE-2021-44228，又被稱為 Log4Shell，甚至被一些人形容為「核彈級漏洞」，可見這個漏洞的影響程度之深遠。. 關於技術上的分析已經有很多篇文章在講解了，但對於不懂技術的人來說，可能只知道這個漏洞很 ...
