permutation invariant training
时间: 2023-05-01 12:02:43 浏览: 71
排列不变训练(permutation invariant training)是一种训练神经网络的方法,它可以对输入数据中的任意排列进行处理,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。在这种方法中,网络在处理数据时不依赖输入数据的排列顺序,而是将各个排列看作等价的,因此可以更好地处理具有对称性的数据。
相关问题
permutation vector
排列向量(Permutation Vector)是指一个包含了一组元素的向量,其中元素的顺序是经过重新排列的。句话说,排列向量是一种记录了元素排列顺序的数据结构。
例如,考虑一个包含了数字1到5的排列向量[3, 1, 5, 2, 4]。这个向量表示了数字1到5的排列顺序,即第一个元素是3,第二个元素是1,以此类推。
排列向量在很多应用中都有重要的作用。例如,在排序算法中,可以使用排列向量来记录元素的排序顺序。在图像处理中,排列向量可以用来对像像素进行重新排列,从而实现图像的变换和处理。
总结一下,排列向量是种记录元素排列顺序的数据结构,可以用于排序算法、图像处理等应用中。
Permutation Importances
Permutation Importance是一种变量筛选的方法,它有效地解决了变量重要性评估的两个问题。通过对每个变量进行排列并计算模型性能的变化,Permutation Importance可以衡量每个变量对模型性能的贡献程度。
标准化后的Permutation Importance可以考虑到随机性。具体而言,它是通过计算Permutation Importance与随机100次的结果的标准差来得到的。如果在Permutation Importance相对稳定的情况下,标准差较小,那么可以认为该变量的重要性结果更加稳定可靠。
关于Permutation Importances的更详细信息,您可以参考链接。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [特征筛选还在用XGB的Feature Importance?试试Permutation Importance](https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/127131599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PermutationImportance](https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details/114901643)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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