GLM损失函数 多层
时间: 2024-04-21 18:21:37 浏览: 15
GLM损失函数多层是指在GLM模型中使用多个GLMBlock层来构建模型。每个GLMBlock层包含多个子模块,如层归一化、自注意力和门控线性单元。GLMBlock类是一个包含多个子模块的Transformer层,用于构建GLM模型[^1]。
GLMBlock类的初始化参数中,num_layers参数指定了GLMBlock层的数量,即模型中GLMBlock的层数。在给定的引用中,num_layers的值为28,表示模型中有28个GLMBlock层。
GLM损失函数多层的具体实现可以参考GLM模型的源代码,其中包含了多个GLMBlock层的定义和使用。此外,还可以参考相关的文档和教程来了解GLM模型的详细信息和使用方法。
相关问题
r语言glm函数分行
引用和引用提供了关于R语言glm函数构建二分类logistic回归模型的信息。在这个回归模型中,只有权重(wt)对“AM”值具有显著性影响,因此是核心特征。该模型使用了binomial作为family参数,并使用了coef函数获取模型系数和解析系数的意义。
引用提供了一些导入需要的包和库的代码,这些包和库包括dplyr、tidyr、ggplot2、vioplot、corrplot、gmodels和matrixStats。
关于r语言glm函数分行的问题,遵循R语言的语法规则,可以在函数参数中使用换行符进行分行,以提高代码的可读性。例如,可以这样编写:
am.data = glm(
formula = am ~ cyl + hp + wt,
data = input,
family = binomial
)
这样,每个参数都在单独的一行上,使代码更易于阅读和理解。
glm函数的参数family
在广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)中,family参数用于指定所使用的概率分布族。GLM中的目标变量可以是离散的(如二项分布)或连续的(如正态分布)。family参数用于指定目标变量的概率分布族。常见的family参数包括:
- Gaussian:正态分布
- Binomial:二项分布
- Poisson:泊松分布
- Gamma:Gamma分布
- Inverse Gaussian:逆高斯分布
选择合适的family参数是GLM中非常重要的一步,它可以影响模型的拟合效果和预测结果。