Запитання з тегом «pooling»

Чи може хтось пояснити, що таке глобальний макс-пул об'єднання і чому і коли ми використовуємо це для тренування нейронної мережі. Чи мають вони перевагу перед звичайним максимумом шару пулу?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

Скажімо, є елементів, розділених на дві групи (m+nm+nm+nmmm іnnn ). Дисперсія першої групиσ2mσm2\sigma_m^2 а дисперсія другої групи -σ2nσn2\sigma^2_n . Вважається, що самі елементи невідомі, але я знаю засобиμmμm\mu_m іμnμn\mu_n . Чи є спосіб обчислити комбіновану дисперсію σ2(m+n)σ(m+n)2\sigma^2_{(m+n)} ? Дисперсія не повинна бути об'єктивною, тому знаменник (m+n)(m+n)(m+n) а не (m+n−1)(m+n−1)(m+n-1) .

32 variance  pooling 

Скажімо, у мене є три незалежні джерела, і кожне з них зробить прогноз погоди завтра. Перший говорить, що ймовірність дощу завтра дорівнює 0, потім другий говорить, що ймовірність дорівнює 1, і нарешті останній говорить, що ймовірність становить 50%. Я хотів би знати загальну ймовірність, враховуючи цю інформацію. Якщо застосувати теорему …

26 probability  bayesian  pooling  model-averaging  forecast-combination 

Найбільш поширені конволюційні нейронні мережі містять об'єднання шарів для зменшення розмірів вихідних ознак. Чому я не міг досягти того самого, просто збільшивши крок конволюційного шару? Що робить шар об'єднання необхідним?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

Я нобіль у статистиці, тож чи можете ви, хлопці, допомогти мені тут. Моє запитання таке: Що насправді означає об'єднана дисперсія ? Коли я шукаю формулу для об'єднаної дисперсії в Інтернеті, я знаходжу багато літератури, використовуючи наступну формулу (наприклад, тут: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistic_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p=S21(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2Sp2=S12(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2\begin{equation} \label{eq:stupidpooledvar} \displaystyle S^2_p = \frac{S_1^2 (n_1-1) + S_2^2 …

15 variance  mean  pooling 

Я хотів би поради щодо об'єднання графіків / статистичних даних щодо калібрування після багаторазової імпутації. Налагоджуючи розробку статистичних моделей з метою прогнозування майбутньої події (наприклад, використовуючи дані з лікарняних записів для прогнозування виживання після лікарні або після подій у лікарні), можна уявити, що є дещо до безлічі відомостей. Множинна імпутація …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

Нещодавно мені прийшов клієнт, щоб зробити аналіз завантаження, оскільки рецензент FDA сказав, що регресія їх помилок у змінних є недійсною, оскільки при об'єднанні даних із сайтів аналіз включає об'єднання даних із трьох сайтів, де два сайти включали деякі зразки, які були той самий. Передумови У клієнта був новий метод аналізу, …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

У мене є кілька цікавих даних про найпопулярніших музичних артистів, розподілених за місцем розташування на близько 200 округів Конгресу. Я хочу побачити, чи можна опитати людину на її музичні уподобання та визначити, чи він «вона слухає, як демократ», або «слухає як республіканець». (Природно, це легке серце, але в даних є …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Використовуючи Amelia в R, я отримав декілька імпутованих наборів даних. Після цього я провів повторну перевірку вимірювань у SPSS. Тепер я хочу об'єднати результати тестів. Я знаю, що я можу використовувати правила Рубіна (реалізовані через будь-який пакет множинних імпутацій в R) для об'єднання засобів і стандартних помилок, але як я …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling