翻译epsilon_bound

时间: 2023-06-15 18:03:44 浏览: 71
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_gold_break.rar_gold_黄金分割法

"epsilon bound" 的中文意思为"epsilon界限"，通常用于描述机器学习算法的性能上界。在机器学习中，我们经常需要评估一个模型的性能，例如分类准确率或均方误差等。"epsilon bound" 表示这个性能上界与模型的复杂度有关，通常用于衡量模型是否具有一定的泛化能力，即能够适应新的数据而不是只适用于训练数据。如果一个模型的"epsilon bound" 较小，则说明它的泛化能力较强。
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class Linear_BBB(nn.Module):

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Complete the code for Differentially Private Stochastic Gradient Descent. a. Fill in the code for per-example clipping and adding Gaussian noise. b. Implement the privacy budget composition. Calculate the privacy budget of the training process, which means calculating $\epsilon$ based on the variance of Gaussian noise $\sigma^2$ and the given $\delta = 10^{-5}$ in different epochs. You can use basic composition to complete the code. If you correctly apply the Moments Accountant method, you will receive bonus points. import numpy as np from scipy import optimize from scipy.stats import norm import math """ Optionally you could use moments accountant to implement the epsilon calculation. """ def get_epsilon(epoch, delta, sigma, sensitivity, batch_size, training_nums): """ Compute epsilon with basic composition from given epoch, delta, sigma, sensitivity, batch_size and the number of training set. """ return epsilon

Here is the completed code for ...It is worth noting that basic composition may not provide the tightest bound on privacy, and using the Moments Accountant method may provide a tighter bound.

人工蜂群算法代码python

def artificial_bee_colony(function, lower_bound, upper_bound, num_bees=50, num_iter=100, phi=0.3, epsilon=0.01): bees = [Bee(function, lower_bound, upper_bound) for i in range(num_bees)] global_best...

解释Traceback (most recent call last): File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_al_gai.py", line 238, in <module> pgd_attack(hyp, epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iterations=40) File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_al_gai.py", line 189, in pgd_attack final_adv_imgs = np.transpose(final_adv_imgs, (1, 2, 0)) File "<__array_function__ internals>", line 180, in transpose File "D:\Anaconda202105\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 660, in transpose return _wrapfunc(a, 'transpose', axes) File "D:\Anaconda202105\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 57, in _wrapfunc return bound(*args, **kwds) ValueError: axes don't match array

这个报错提示出现在np.transpose函数中，说明在进行数组转置操作时出现了错误。根据报错信息来看，是因为传递给np.transpose函数的第二个参数（即轴的顺序）不符合数组的维度。建议检查一下传递给np.transpose函数的...

根据查阅资料，python编写出MAB的 Softmax算法（或Epsilon-Greedy算法），BetaThompson sampling算法，UCB算法以及LinUCB算法。

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连续凸逼近matlab代码实现

function [outpu,final_funcion]=continuous_convexapproximation(input_function,v0,epsilon,beta) % 连续凸逼近法 % input_function 为需要逼近的函数 % v0 是起点 % epsilon 是误差容忍度 % beta 是步进因子 ...

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