คำถามติดแท็ก pooling

ใครสามารถอธิบายได้ว่าอะไรคือเลเยอร์รวมกำไรสูงสุดทั่วโลกและทำไมและเมื่อไหร่ที่เราจะใช้มันเพื่อฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม พวกเขามีข้อได้เปรียบเหนือชั้นรวมกำไรสูงสุดธรรมดาหรือไม่?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

สมมติว่ามีองค์ประกอบแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม (และ ) ความแปรปรวนของกลุ่มแรกคือและความแปรปรวนของกลุ่มที่สองคือ\องค์ประกอบที่ตัวเองจะถือว่าเป็นที่ไม่รู้จัก แต่ฉันรู้ว่าหมายถึงและ\m+nม.+nm+nmม.mnnnσ2mσม.2\sigma_m^2σ2nσn2\sigma^2_nμmμม.\mu_mμnμn\mu_n มีวิธีคำนวณความแปรปรวนรวมหรือไม่σ2(m+n)σ(ม.+n)2\sigma^2_{(m+n)} ความแปรปรวนไม่ได้จะต้องมีความเป็นกลางเพื่อให้เป็นตัวหารและไม่ได้n-1)(m+n)(ม.+n)(m+n)(m+n−1)(ม.+n-1)(m+n-1)

32 variance  pooling 

ให้บอกว่าฉันมีสามแหล่งที่มาที่เป็นอิสระและแต่ละคนก็ทำนายสภาพอากาศในวันพรุ่งนี้ อันแรกบอกว่าความน่าจะเป็นของฝนในวันพรุ่งนี้คือ 0 จากนั้นอันที่สองบอกว่าความน่าจะเป็นที่ 1 และสุดท้ายอันสุดท้ายบอกว่าความน่าจะเป็นคือ 50% ฉันต้องการทราบความน่าจะเป็นทั้งหมดที่ได้รับจากข้อมูลนั้น ถ้าใช้ทฤษฎีบทการคูณสำหรับเหตุการณ์อิสระฉันได้ 0 ซึ่งดูไม่ถูกต้อง เหตุใดจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะคูณทั้งสามถ้าแหล่งทั้งหมดเป็นอิสระ? มีวิธีการแบบเบย์ในการอัปเดตก่อนหน้านี้เมื่อฉันรับข้อมูลใหม่หรือไม่ หมายเหตุ: นี่ไม่ใช่การบ้านเป็นสิ่งที่ฉันคิด

26 probability  bayesian  pooling  model-averaging  forecast-combination 

เครือข่ายประสาทเทียมทั่วไปส่วนใหญ่มีชั้นการรวมกำไรเพื่อลดขนาดของคุณสมบัติเอาท์พุท ทำไมฉันถึงทำสิ่งเดียวกันไม่ได้โดยเพิ่มความก้าวหน้าของเลเยอร์ convolutional? อะไรทำให้เลเยอร์รวมกำไรจำเป็น?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

ฉันเป็นคนที่ไม่มีสถิติดังนั้นพวกคุณได้โปรดช่วยฉันที่นี่ด้วย คำถามของฉันมีดังต่อไปนี้: ความแปรปรวนร่วมหมายถึงอะไรจริง ๆ เมื่อฉันมองหาสูตรสำหรับความแปรปรวนแบบรวมในอินเทอร์เน็ตฉันพบวรรณกรรมจำนวนมากที่ใช้สูตรต่อไปนี้ (ตัวอย่างเช่นที่นี่: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistical_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 (n_2-1)}{n_1 + n_2 - 2} \end{equation} แต่จริง ๆ แล้วมันคำนวณอะไร เพราะเมื่อฉันใช้สูตรนี้ในการคำนวณค่าความแปรปรวนรวมของฉันมันให้คำตอบที่ผิด ตัวอย่างเช่นพิจารณา "ตัวอย่างหลัก" เหล่านี้: 2,2,2,2,2,8,8,8,8,82,2,2,2,2,8,8,8,8,8\begin{equation} \label{eq:parentsample} 2,2,2,2,2,8,8,8,8,8 \end{equation} ความแปรปรวนของกลุ่มตัวอย่างผู้ปกครองนี้เป็นและค่าเฉลี่ยของมันคือˉ x P = 5S2p=10Sp2=10S^2_p=10x¯p=5x¯p=5\bar{x}_p=5 ตอนนี้สมมติว่าฉันแยกตัวอย่างผู้ปกครองนี้ออกเป็นสองตัวอย่างย่อย: ครั้งแรกที่ย่อยตัวอย่างเป็น 2,2,2,2,2 ที่มีค่าเฉลี่ยและแปรปรวนS 2 1 = 0x¯1=2x¯1=2\bar{x}_1=2S21=0S12=0S^2_1=0 ที่สองย่อยตัวอย่างเป็น 8,8,8,8,8 ที่มีค่าเฉลี่ยและแปรปรวนS …

15 variance  mean  pooling 

ฉันต้องการคำแนะนำในการรวมพล็อตการแปลง / สถิติหลังจากการใส่ร้ายหลายครั้ง ในการตั้งค่าการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต (เช่นการใช้ข้อมูลจากบันทึกของโรงพยาบาลเพื่อทำนายการรอดชีวิตของผู้ป่วยหลังออกจากโรงพยาบาลหรือเหตุการณ์) เราสามารถจินตนาการได้ว่ามีข้อมูลที่ขาดหายไปมากมาย การใส่ข้อมูลหลายครั้งเป็นวิธีหนึ่งในการจัดการสถานการณ์ดังกล่าว แต่ส่งผลให้จำเป็นต้องรวมสถิติการทดสอบจากชุดข้อมูลการใส่ข้อมูลแต่ละชุดโดยคำนึงถึงความแปรปรวนเพิ่มเติมเนื่องจากความไม่แน่นอนของการใส่ความ ฉันเข้าใจว่ามีสถิติการสอบเทียบหลายอย่าง (hosmer-lemeshow, Emax ของ Harrell, ดัชนีการสอบเทียบโดยประมาณ ฯลฯ ) ซึ่งอาจใช้กฎรูบิน 'ปกติ' สำหรับการรวมกำไร อย่างไรก็ตามสถิติเหล่านี้มักจะเป็นมาตรการโดยรวมของการสอบเทียบซึ่งไม่แสดงขอบเขตที่พลาดการสอบเทียบที่เฉพาะเจาะจงของโมเดล ด้วยเหตุนี้ฉันควรดูที่แผนการปรับเทียบ น่าเสียดายที่ฉันไม่รู้วิธีการ 'รวม' แปลงหรือข้อมูลเบื้องหลัง (คาดการณ์ความน่าจะเป็นต่อบุคคลและผลลัพธ์ที่สังเกตได้ต่อบุคคล) และไม่สามารถหาได้มากในวรรณคดีชีวการแพทย์ (สาขาที่ฉันคุ้นเคย) หรือที่นี่ใน CrossValidated แน่นอนว่าการดูชุดข้อมูลการสอบเทียบของชุดข้อมูลแต่ละชุดอาจเป็นคำตอบ แต่อาจกลายเป็นเรื่องที่น่ารำคาญมาก (จนถึงปัจจุบัน) เมื่อสร้างชุดการใส่จำนวนมาก ฉันอยากถามว่ามีเทคนิคใดบ้างที่จะส่งผลให้เกิดแผนการปรับเทียบหรือไม่หลังจากรวมหลายครั้ง (?)

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

ฉันเพิ่งมีลูกค้ามาให้ฉันทำการวิเคราะห์ bootstrap เพราะผู้ตรวจสอบ FDA บอกว่าการถดถอยข้อผิดพลาดในตัวแปรของพวกเขาไม่ถูกต้องเพราะเมื่อรวบรวมข้อมูลจากไซต์การวิเคราะห์รวมถึงการรวมข้อมูลจากสามไซต์ที่สองไซต์รวมตัวอย่างบางอย่าง เหมือน. พื้นหลัง ลูกค้ามีวิธีการทดสอบใหม่ที่ต้องการแสดงคือ "เทียบเท่า" กับวิธีที่ได้รับอนุมัติแล้ว วิธีการของพวกเขาคือการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของทั้งสองวิธีที่ใช้กับตัวอย่างเดียวกัน สามไซต์ถูกใช้เพื่อทำการทดสอบ ข้อผิดพลาดในตัวแปร (Deming regression) ถูกนำไปใช้กับข้อมูลในแต่ละไซต์ แนวคิดก็คือว่าหากการถดถอยแสดงให้เห็นว่าพารามิเตอร์ของความชันนั้นใกล้เคียงกับ 1 และการสกัดกั้นใกล้ 0 นี่จะแสดงให้เห็นว่าเทคนิคการทดสอบทั้งสองนั้นให้ผลลัพธ์เกือบเหมือนกันดังนั้นจึงควรได้รับการอนุมัติวิธีการใหม่ ที่ไซต์ 1 มีตัวอย่าง 45 รายการให้พวกเขาสังเกตการณ์ 45 คู่ ไซต์ที่ 2 มี 40 ตัวอย่างและไซต์ 3, 43 ตัวอย่าง พวกเขาทำการแยก Deming regressions สามครั้งแยกกัน (สมมติว่ามีอัตราส่วน 1 สำหรับข้อผิดพลาดในการวัดสำหรับสองวิธี) ดังนั้นอัลกอริธึมจึงลดผลรวมของระยะทางยกฉากตั้งฉาก ในการส่งลูกค้าของพวกเขาชี้ให้เห็นว่าตัวอย่างบางส่วนที่ใช้ในไซต์ 1 และ 2 เหมือนกัน ในการทบทวนผู้ตรวจสอบของ …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

ฉันมีข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับศิลปินทางดนตรีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ถูกสตรีมแบ่งออกเป็นส่วน ๆ ตามที่ตั้งไว้ในเขตรัฐสภาประมาณ 200 แห่ง ฉันต้องการดูว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่จะสำรวจความคิดเห็นของบุคคลตามความชอบทางดนตรีของเขาหรือเธอและพิจารณาว่าเขาหรือเธอ "ฟังเหมือนประชาธิปไตย" หรือ "ฟังเหมือนรีพับลิกัน" (โดยธรรมชาตินี่คือใจที่อ่อน แต่มีเอนโทรปีที่แท้จริงในข้อมูล!) ฉันมีข้อมูลเกี่ยวกับศิลปินประมาณ 100 คนบวกกับคะแนนโหวตเฉลี่ยสำหรับพรรครีพับลิกันและเดโมแครตในแต่ละเขตในรอบการเลือกตั้งสามรอบที่ผ่านมา ดังนั้นฉันจึงมีความสัมพันธ์กับศิลปินแต่ละคนเพื่อดูว่าศิลปินคนไหนที่ฟังอย่างไม่เป็นสัดส่วนมากที่สุดเพื่อเป็นฟังก์ชั่นการแบ่งปันการโหวตให้กับพรรคเดโมแครต ความสัมพันธ์เหล่านั้นเริ่มต้นที่ประมาณ -0.3 ถึง 0.3 สำหรับศิลปินที่กำหนดมีจำนวนมากตรงกลางที่มีพลังในการทำนายน้อยหรือไม่มีเลย ฉันมีสองคำถาม: อันดับแรกจำนวนสตรีมโดยรวมต่ออำเภอแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง ตอนนี้ฉันมีความสัมพันธ์ร้อยละของสตรีมทั้งหมดต่อเขตที่เป็นของพูดบียอนเซ่กับเปอร์เซ็นต์ของคะแนนโหวตสำหรับพรรคเดโมแครต แต่สตรีมทั้งหมดในหนึ่งอำเภออาจเป็นล้านในขณะที่อีกสตรีนอยู่ในระดับต่ำ 100,000 ฉันจำเป็นต้องคำนึงถึงความสัมพันธ์กับสิ่งนี้หรือไม่? ประการที่สองฉันสงสัยว่าจะรวมความสัมพันธ์เหล่านี้เข้ากับการคาดเดาแบบรวมกับการเมืองของผู้ใช้ได้อย่างไร สมมติว่าฉันใช้ศิลปินทั้ง 20 คนที่มีค่าสหสัมพันธ์สูงสุด (บวกและลบ) สิบคนในแต่ละทิศทางและสำรวจผู้ใช้ว่าเขาหรือเธอชอบศิลปินแต่ละคนมากแค่ไหน ดังนั้นฉันจึงได้คะแนนโหวตขึ้นหรือลงของศิลปินแต่ละคนบวกกับความสัมพันธ์กับการเมืองสำหรับค่านิยมทั้ง 20 นี้ มีวิธีมาตรฐานในการรวมสหสัมพันธ์เหล่านี้เป็นค่าประมาณเดียวหรือไม่? (ฉันกำลังคิดบางอย่างเช่นแบบทดสอบภาษาถิ่นที่มีชื่อเสียงของ NYTimes ซึ่งรวมความน่าจะเป็นระดับภูมิภาคเข้ากับคำถาม 25 ข้อในแผนที่ความร้อน แต่ในกรณีนี้ฉันแค่ต้องการค่าเดียวกับรสนิยมทางดนตรีของพรรครีพับลิกันหรือพรรครีพับลิกัน ขอขอบคุณ!

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

ฉันต้องการที่จะเข้าใจการทดสอบที่แม่นยำของฟิชเชอร์มากขึ้นดังนั้นฉันจึงคิดค้นตัวอย่างของเล่นต่อไปนี้โดยที่ f และ m สอดคล้องกับเพศชายและเพศหญิงและ n และ y สอดคล้องกับ "การบริโภคโซดา" เช่นนี้: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 เห็นได้ชัดว่านี่คือการทำให้เข้าใจง่ายมาก แต่ฉันไม่ต้องการให้บริบทเข้ามาขวางทาง ที่นี่ฉันเพิ่งสันนิษฐานว่าผู้ชายไม่ดื่มโซดาและหญิงดื่มโซดาและต้องการดูว่าวิธีการทางสถิติมาถึงข้อสรุปเดียวกัน เมื่อฉันทำการทดสอบฟิชเชอร์ที่แน่นอนใน R ฉันจะได้ผลลัพธ์ต่อไปนี้: > fisher.test(soda_gender) Fisher's Exact Test for Count Data data: soda_gender p-value = 0.007937 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 …

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 

เมื่อใช้ Amelia ใน R ฉันได้รับชุดข้อมูลหลายชุด หลังจากนั้นฉันทำการทดสอบซ้ำใน SPSS ตอนนี้ฉันต้องการรวมผลการทดสอบ ฉันรู้ว่าฉันสามารถใช้กฎของ Rubin (ดำเนินการผ่านแพ็คเกจการใส่หลาย ๆ แบบใน R) เพื่อรวมหมายถึงและข้อผิดพลาดมาตรฐาน แต่ฉันจะรวมค่า p ได้อย่างไร เป็นไปได้ไหม? มีฟังก์ชั่นใน R ที่จะทำเช่นนั้น? ขอบคุณล่วงหน้า.

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling