momentum=0.9

时间: 2023-09-03 22:10:58 浏览: 22
这是一个IT类问题，该公式通常用于优化算法中的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）中，用来控制参数更新的方向和速度。其中，momentum是一个超参数，通常取值在0.8~0.99之间，代表之前的参数更新方向和速度对当前更新的影响程度。具体来说，当当前梯度与之前梯度方向相同时，更新速度会变快；当梯度方向不同时，更新速度会变慢，从而使得模型更新更加平滑，收敛更快。
相关问题

momentum=0.9怎么理解

Momentum=0.9是指在梯度下降算法中，每次更新参数时，会考虑之前的梯度信息，将当前梯度与之前的梯度做一个加权平均，其中之前的梯度所占的权重为0.9，当前梯度所占的权重为0.1。这样做的目的是为了加速收敛，减少震荡。

# OPTIMIZER momentum = 0.9

这是指优化器（optimizer）中使用的动量（momentum）值为0.9。动量优化器是一种常用的梯度下降优化算法，其基本思想是在更新参数时不仅考虑当前梯度，还考虑历史梯度的加权平均值，以使更新方向更为稳定。动量系数是一个超参数，用来控制历史梯度的权重大小，一般取值范围在0.5到0.9之间。其中，0.9是一个较为常见的默认值。

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sgd_experimental(lr=0.005, lr_decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier()里的什么参数

sgd_experimental(lr=0.005, lr_decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier()里的以下参数： - learning_rate='constant' - eta0=0.005 - learning_rate_init=0.005 - power_t=0.5 - alpha=0.0001 - l1_ratio=0.15 - fit_intercept=True - max_iter=None - tol=0.001 - shuffle=True - verbose=0 - epsilon=0.1 - n_jobs=None - random_state=None - early_stopping=False - validation_fraction=0.1 - n_iter_no_change=5 - class_weight=None - warm_start=False - average=False - momentum=0.9 - nesterovs_momentum=True - lr_decay=1e-6

optimizer=torch.optim.SGD(params,lr=0.005,momentum=0.9,weight_decay=0.00005)

你好！对于这个问题，我可以解释一下你提供的代码。 在这行代码中，你使用了PyTorch中的torch.optim模块来定义一个优化器(optimizer)。具体来说，你使用了SGD（随机梯度下降）优化算法来更新模型的参数。 参数params表示你想要优化的参数，它可以是一个模型的参数列表。 lr=0.005表示学习率（learning rate）的初始值为0.005。学习率决定了每次参数更新的步长，较大的学习率可以使模型更快地收敛，但可能会导致不稳定性，较小的学习率则可能导致收敛速度过慢。 momentum=0.9表示动量（momentum）参数的值为0.9。动量可以加速SGD在相关方向上前进，并减少在垂直方向上的摆动。它可以帮助SGD在梯度更新中保持较稳定的方向。 weight_decay=0.00005表示权重衰减（weight decay）的系数为0.00005。权重衰减是一种正则化技术，用于减小模型参数的大小，从而防止过拟合。 综上所述，该行代码创建了一个SGD优化器，并设置了学习率、动量和权重衰减等参数。这个优化器可以用于更新模型的参数，以便更好地拟合训练数据。如果你还有其他问题，欢迎继续提问！

unetdenoise = Model(input_image, P1) unetdenoise.summary() history = LossHistory() from keras.callbacks import ModelCheckpoint sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) rms = optimizers.RMSprop(lr=0.00045, rho=0.9, epsilon=0.0000000001, decay=0.0) unetdenoise.compile(optimizer='adam', loss='mae') unetdenoise.fit(x_train_noise, x_train, epochs=80, batch_size=256,validation_data=(x_test_noise,x_test),shuffle=True,verbose=1,callbacks=[history]) history.loss_plot('epoch')简述这段代码的意思，并且标注注释，说明一下每行都在做什么

这段代码是一个基于UNet的去噪自编码器模型的训练过程，以下是每行代码的简要说明： python unetdenoise = Model(input_image, P1) # 定义模型，input_image为输入，P1为输出 unetdenoise.summary() # 打印模型结构 history = LossHistory() # 定义一个记录训练过程中损失函数值的类 from keras.callbacks import ModelCheckpoint # 导入模型保存的回调函数 sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) # 定义随机梯度下降优化器 rms = optimizers.RMSprop(lr=0.00045, rho=0.9, epsilon=0.0000000001, decay=0.0) # 定义RMSprop优化器 unetdenoise.compile(optimizer='adam', loss='mae') # 编译模型，使用adam优化器和平均绝对误差损失函数 unetdenoise.fit(x_train_noise, x_train, epochs=80, batch_size=256, validation_data=(x_test_noise,x_test), shuffle=True, verbose=1, callbacks=[history]) # 训练模型，x_train_noise为训练集输入，x_train为训练集输出，epochs为迭代次数，batch_size为批次大小，validation_data为验证集，shuffle为是否打乱数据，verbose为是否打印训练过程，callbacks为回调函数列表，这里用到了自定义的history类 history.loss_plot('epoch') # 绘制训练过程中损失函数值的变化曲线 总体来说，这段代码的功能是训练一个去噪自编码器模型，使用的是adam优化器和平均绝对误差损失函数，训练集输入为x_train_noise，输出为x_train，验证集输入为x_test_noise，输出为x_test，迭代80次，每批次大小为256，训练过程中会记录损失函数的值，并用自定义的history类绘制训练过程中损失函数值的变化曲线。

SGD(lr=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier的什么属性

SGD(lr=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier的以下属性： - learning_rate='constant' - eta0=0.005 - alpha=1e-6 - momentum=0.9 - nesterovs_momentum=True

sgd = SGD(lr=0.01, nesterov=True, decay=1e-6, momentum=0.9)

这是一行使用 Keras 框架中 stochastic gradient descent (随机梯度下降)的代码，其中 lr 参数表示学习率大小， nesterov 参数表示是否要使用 Nesterov 动量，decay 参数表示学习率的衰减因子，momentum 参数表示动量因子大小。如果需要更了解这段代码的详细信息，可以查阅 Keras 框架手册中对 SGD 类的相关说明。

分析这段代码sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.05, momentum=0.9, decay=1e-4, nesterov=True)

这段代码是使用 Keras 框架中的优化器 SGD（随机梯度下降法）来优化模型的参数。其中，lr 表示学习率，momentum 表示动量，decay 表示学习率衰减因子，nesterov 表示是否使用 Nesterov 动量。这些参数的设置可以影响模型的训练效果。

#定义优化器 network_opt = nn.Momentum(params=network.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9) # 定义损失函数 network_loss = loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean") # 定义评价指标 metrics = {"Accuracy": nn.Accuracy()} # 初始化模型 model = Model(network, loss_fn=network_loss, optimizer=network_opt, metrics=metrics)

这段代码是定义了一个神经网络模型的优化器、损失函数和评价指标，并初始化了一个模型。具体来说，使用了Momentum优化器，学习率为0.01，动量为0.9；使用了SoftmaxCrossEntropyWithLogits作为损失函数，其中sparse=True表示标签是稀疏的，reduction="mean"表示计算平均损失；评价指标为准确率。最后使用这些定义来初始化一个模型对象。

class TPCNN(nn.Module): def __init__(self, num_class=10, head_payload=False): super(TPCNN, self).__init__() # 上 self.uconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 中 self.mconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 下 self.dconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.uconv3 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.mconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.dconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv4 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.globalconv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(896, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU() ) self.dmaxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,padding=1) # self.lstm1 = nn.LSTM(256,512, 2) # self.lstm2 = nn.LSTM(self.i_size*2,self.i_size*2, 2) self.avpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(2) # self.globallstm = nn.LSTM(512, 256, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024*2*2, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_class)

这段代码定义了一个名为TPCNN的类，继承自nn.Module。它具有一个num_class参数，默认值为10，以及一个head_payload参数，其默认值为False。在__init__函数中，它首先调用父类的构造函数，然后定义了该类的其余属性和方法。

elf.uconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), )

这是一个 PyTorch 中的代码，其中 elf 代表一个自定义的模型或者某个已经定义的模型。uconv1 是一个模块或者层的名称。nn.Sequential 则是 PyTorch 中的一个容器，它可以从左到右依次执行一系列的模块或者层。在这里，nn.Sequential 中应该包含一系列的卷积层、池化层或者其他的特征提取模块，用于搭建神经网络的前向传播过程。

解释下面代码： def __init__(self, dcnet, checkpoint="checkpoint", optimizer="adam", lr=1e-5, momentum=0.9, weight_decay=0, clip_norm=None, num_spks=2): self.nnet = dcnet logger.info("DCNet:\n{}".format(self.nnet)) self.optimizer = create_optimizer( optimizer, self.nnet.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay) self.nnet.to(device) self.checkpoint = checkpoint self.num_spks = num_spks self.clip_norm = clip_norm if self.clip_norm: logger.info("Clip gradient by 2-norm {}".format(clip_norm)) if not os.path.exists(checkpoint): os.makedirs(checkpoint)

这段代码定义了一个类的初始化方法，其中传入了以下参数： - dcnet：表示深度神经网络模型 - checkpoint：表示检查点保存路径，默认为"checkpoint" - optimizer：表示优化器类型，默认为"adam" - lr：表示学习率，默认为1e-5 - momentum：表示动量，默认为0.9 - weight_decay：表示权重衰减，默认为0 - clip_norm：表示梯度裁剪的范数，默认为None - num_spks：表示音频信号的通道数，默认为2 在初始化方法中，首先将传入的深度神经网络模型赋值给self.nnet。然后使用create_optimizer函数创建优化器，并将优化器的参数设置为self.nnet.parameters()。接着将self.nnet移动到指定的设备上（device）。再将传入的检查点保存路径、num_spks和clip_norm赋值给self.checkpoint、self.num_spks和self.clip_norm。如果clip_norm不为None，则在日志中输出梯度裁剪的范数。最后，如果检查点保存路径不存在，则创建该路径。

解释一下代码def train_model(train_data, dev_data, model, lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=False, n_epochs=100): """Train a model for N epochs given data and hyper-params.""" # We optimize with SGD optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, nesterov=nesterov) losses = [] accuracies = [] val_losses = [] val_accuracies = [] for epoch in range(1, n_epochs + 1): print("-------------\nEpoch {}:\n".format(epoch)) # Run **training*** loss, acc = run_epoch(train_data, model.train(), optimizer) print('Train | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(loss, acc)) losses.append(loss) accuracies.append(acc) # Run **validation** val_loss, val_acc = run_epoch(dev_data, model.eval(), optimizer) print('Valid | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(val_loss, val_acc)) val_losses.append(val_loss) val_accuracies.append(val_acc) # Save model path = './cifar_net.pth' torch.save(model.state_dict(), path) return losses,accuracies,val_losses,val_accuracies

这是一段 Python 代码，函数名为 train_model，它的功能是给定训练数据、开发数据、模型和超参数，对模型进行 N 轮训练。其中 N 由 n_epochs 控制。这个函数有四个参数： 1. train_data - 训练数据 2. dev_data - 开发数据 3. model - 模型 4. lr - 学习率，指定训练中每次迭代对权重的更新幅度 5. momentum - 动量项，指定权重更新时历史梯度的影响程度 6. nesterov - 是否使用 Nesterov momentum。如果使用，则在计算梯度时，先根据当前速度预测下一步的位置，再计算梯度 7. n_epochs - 训练轮数，即模型需要迭代的次数。

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 上述代码报错：RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]，怎么修改？

这个错误是因为标签 labels 的大小为 [1]，而交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 需要一个大小为 [1, 2] 的标签张量。可以通过调用 unsqueeze() 函数来将标签张量的大小从 [1] 转换为 [1, 1]，然后再使用 torch.nn.functional.one_hot() 将标签张量转换为独热编码格式，大小为 [1, 2]。修改后的代码如下： import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i].unsqueeze(0) labels = nn.functional.one_hot(labels, num_classes=2) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.float()) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # Model Compile # ********** Begin *********# lr = 0.01 sgd = SGD(lr=lr, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # ********** End *********# # Training # ********** Begin *********# def lr_schedule(epoch): return lr*(0.1**int(epoch/10)) # ********** End *********# # ********** Begin *********# batch_size = 32 epochs = 30 # ********** End *********# filepath = "model.h5" # ********** Begin *********# # 请不要删除参数 verbose，否则会影响评测 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, verbose = 0, callbacks=[LearningRateScheduler(lr_schedule), ModelCheckpoint(filepath, save_best_only=True)]) # ********** End *********#解释这段代码

这段代码是用于训练一个神经网络模型的，主要包括以下几个步骤： 1. 设置环境变量：通过设置 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'，将 TensorFlow 的日志级别设为3，即只输出 ERROR 日志，不输出 WARNING 和 INFO 日志，从而减少控制台输出的信息量。 2. 编译模型：使用随机梯度下降（SGD）算法作为优化器，使用交叉熵（categorical_crossentropy）作为损失函数，使用准确率（accuracy）作为评估指标。在这里还设置了学习率（lr）、学习率衰减（decay）、动量（momentum）和 Nesterov 动量（nesterov）等参数。 3. 训练模型：使用 fit() 函数进行模型训练，包括批量大小（batch_size）、训练轮数（epochs）、训练数据集（X_train 和 y_train）、验证数据集（X_test 和 y_test）、是否打乱数据集（shuffle）等参数。同时，还使用了学习率调度器（LearningRateScheduler）和模型检查点（ModelCheckpoint）两个回调函数。 4. 保存模型：将训练好的模型保存到 model.h5 文件中。 需要注意的是，为了保证评测的正确性，不能删除参数 verbose，并且在评测时需要设置为0。

代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument，如何改正

这个错误信息并没有指明是哪个函数缺少了必要的位置参数，因此需要仔细检查代码。根据代码的结构，可能是在使用tf.reshape()函数时缺少了必要的参数。 具体来说，下面这行代码中出现了这个错误： weight.assign(tf.reshape()) tf.reshape()函数需要传入两个必要的参数：tensor和shape。因此，你需要指定这个函数的第一个参数tensor，也就是weight，以及希望将其reshape成的新形状shape。例如，如果你希望将weight变成一个形状为(batch_size, input_shape)的张量，可以这样写： weight.assign(tf.reshape(weight, (batch_size, input_shape))) 请根据你的实际需求修改这行代码，确保tf.reshape()函数的两个参数都被正确地指定。

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141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发，Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用，反过来又助长了传播有害内容的可能性，包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作（例如共享）获得大规模分发，以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时，社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的，导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中，我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理，其设计和实现挑战，以�

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Python单选题库(2).docx

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