残差 订阅
残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件,且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息,来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。 展开全文
残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件,且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息,来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。
信息
学    科
统计学
外文名
residual
用    途
考察模型合理性及数据的可靠性
中文名
残差
残差普通残差
设线性回归模型为 其中Y是由响应变量构成的n维向量,X是 阶设计矩阵,β是p+1维向量,ε是n维随机变量。回归系数的估计值 ,拟合值 为 ,其中 ,称H为帽子矩阵。残差为 。这解释了帽子矩阵与残差的关系,因为残差可以通过帽子矩阵与真实值得出。
收起全文
精华内容
下载资源
问答
  • 多元回归-最小二乘法-残差分析笔记 一.多元线性回归模型的假设 我们需要进行以下六个假设,这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提: 1、因变量Y和自变量X1,X2,…,Xk之间的关系是线性的。 2、自变量(X1,X2...
  • 针对YOLO系列的目标检测方法参数多、计算量大、生成检测模型规模大等导致对运行硬件平台计算资源要求高的问题,提出一种基于反残差结构的轻量级多目标检测网络(IR-YOLO)。首先,利用深度可分离卷积减少模型参数和计算...
  • 针对以上问题,在深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)的基础上,结合残差网络,设计一种基于深度残差生成式对抗网络的样本生成方法RGAN.该样本生成方法利用残差网络和卷积网络分别构建生成模型和判别模型,并结合正负样本融合...
  • 将理想高分辨率多光谱图像与遥感融合结果之间的残差视为广义噪声,提出了基于深度残差去噪网络(DnCNN)的遥感融合图像质量提升算法。通过DnCNN学习固定融合算法中细节丢失或光谱扭曲的规律,将输入的遥感图像融合结果...
  • 残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层。但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的。 如下图所示: 实线的...
  • 针对目前卷积神经网络的超分辨率算法存在卷积层数少、模型简单、计算量大、收敛速度慢以及图像纹理模糊等问题, 提出了一种基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建方法, 该方法在提高图像分辨率的同时加快收敛速度。...
  • 低分辨率图像输入网络,通过多个多尺度残差模块,在每个模块进行多尺度特征提取、特征融合,构建残差输出到下一个模块,通过所有模块后再次构建残差,最终经过亚像素卷积输出高分辨率图像。实验结果表明,多重残差的引入使...
  • 残差图的matlab代码 标题 类别 我的计算机视觉混乱 计算机视觉 来自joshua19881228.github.io的叉子 我将维护此页面,以记录我已阅读,正在做或将要看的有关计算机视觉的一些事情。 以前,我想写一些我读过的论文...
  • 如果这些点确实是异常值,那么截距的估计可能不正确,残差均方可能是对真实方差的夸大估计。 有一些缩放残差的方法可用于查找异常值的观测值。 其中之一是外部学生化残差,通常称为 R-student。 它基于这样一个事实...
  • 用于伪 3d 残差网络的 Tensorflow 实现。 作者 yfxc 电子邮件 张量流 1.10+(不支持2.0) 介绍 Pseudo-3d-residual-network 主要用于动作识别,论文网址: : 这是张量流版本。 准备自己的数据集。 假设您将要...
  • 介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6...
  • 可逆残差网络 i-ResNets的Pytorch正式实施。 i-ResNets定义了一系列完全可逆的深层网络,它是通过限制标准残差网络块的Lipschitz常数而构建的。 参考:Jens Behrmann *,Will Grathwohl *,Ricky TQ Chen,David ...
  • 深度残差卷积神经网络作为交互式Web服务器上的性别分类器。 该网络是通过优化实现的 项目规格书 奥斯纳布吕克大学 2016/17冬季学期 课程:使用Tensorflow的人工神经网络简介 贡献者:Clemens Hutter,Michele ...
  • 因此,本文提出了一种残差多尺度卷积神经网络(RMsCNN)来解决退化问题。 基于SaCNN的骨干,RMsCNN采用残差学习并将图像映射到其人群密度图以进行人群计数。 可以通过集成估计的密度图来实现人群计数。 实验在...
  • 针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;...
  • 因此,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的壁画图像超分辨率重建算法。首先,通过多尺度映射单元,用不同尺度的卷积核直接对低分辨率壁画图像进行特征提取;然后,将融合后的特征图输入残差通道注意力块,使网络从全局...
  • 残差图的matlab代码 OCT-classification 运行环境 MATLAB R2017a Python 3.7 Pytorch 1.1.0 提取码:psgi 代码结构 BM3D BM3D.m MATLAB版本BM3D去燥程序 BM3D_progress.m 该代码加载数据集,选择处理的图片路径和...
  • 为解决现有基于深度学习的行人重识别算法中网络深度过深,网络层间的特征关系利用率、时间效率低等问题,提出了一种基于压缩激励残差网络(SE-ResNet)与特征融合的改进算法。通过引入压缩激励(SE)模块,在特征通道上对...
  • 博客见:https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/109727232,主要是空洞卷积以及残差网络的代码实现,包含数据集,框架是pytorch
  • 由于回归残差向量用于检测异常值,因此只有那些离 1:1 回归线最远的记录才会被检测和删除。 如果要求删除多个异常值,在删除下一个异常值之前,将重新计算回归残差以避免淹没和掩蔽效应,然后将删除距离 1:1 线最远...
  • 为了解决基于深度学习的高光谱图像分类方法对于小样本数据分类精度低的问题,提出了一种基于多尺度残差网络的分类模型。该模型通过在残差模块中加入分支结构,分别构造了基于光谱特征和空间特征的提取模块,实现了空间...
  • ResNeXt:深层神经网络的汇总残差转换 通过, ,,, 加州大学圣地亚哥分校,Facebook AI Research 目录 消息 祝贺ILSVRC 2017年分类挑战赛冠军 。 ResNeXt是其新SENet架构(带有Squeeze-and-Excitation模块的...
  • 深度残差网络demo

    2018-07-24 15:24:12
    vs项目,代码难度并不是很高,使用TensorFlow原生的代码,不过是本人毕设的一套代码,读取文件夹的文件的图片为批次,然后使用批次调用深度残差网络进行训练,并进行保存。压缩包里包含了测试代码,因为本人的是文字...
  • 针对人脸表情识别,传统方法主要依赖人工提取特征的优劣,算法的鲁棒性较差,而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征,因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成,将残差...
  • 使用keras自定义残差网络,以MNIST数据集分类为例,为帮助读者了解残差网络的实现,仅使用简单的全连接层
  • 残差

    千次阅读 2018-07-26 00:05:25
    1.下列关于线性回归分析中的残差(Residuals)说法正确的是? A. 残差均值总是为零 B. 残差均值总是小于零 C. 残差均值总是大于零 D. 以上说法都不对 答案:A 解析:线性回归分析中,目标是残差最小化。残差...

    1.下列关于线性回归分析中的残差(Residuals)说法正确的是?

    A. 残差均值总是为零

    B. 残差均值总是小于零

    C. 残差均值总是大于零

    D. 以上说法都不对

    答案:A

    解析:线性回归分析中,目标是残差最小化。残差平方和是关于参数的函数,为了求残差极小值,令残差关于参数的偏导数为零,会得到残差和为零,即残差均值为零。

    2.下面两张图展示了两个拟合回归线(A 和 B),原始数据是随机产生的。现在,我想要计算 A 和 B 各自的残差之和。注意:两种图中的坐标尺度一样。

    关于 A 和 B 各自的残差之和,下列说法正确的是?

    A. A 比 B 高

    B. A 比 B 小

    C. A 与 B 相同

    D. 以上说法都不对

    答案:C

    解析:A 和 B 中各自的残差之和应该是相同的。线性回归模型的损失函数为:

    对损失函数求导,并令 ∇J=0,即可得到 XW-Y=0,即残差之和始终为零。

    展开全文
  • 使用深度残差网络进行深度预测。 @ iro-cp的原始代码和论文在这里找到: : @iapatil的此版本也为我提供了帮助,可在此处找到: : 写在PyTorch中。 要运行,请从下载预训练的numpy权重并将其保存在当前目录中。 ...
  • 此程序是一个残差网络的程序,此文件中含有的功能可以让初学者用来学习和了解残差网络的基本原理和实现过程
  • 针对目前卷积神经网络在随着网络层数加深表现出来的性能退化的问题,提出基于残差结构的深度残差网络。通过搭建学生课堂行为识别数据集,训练深度残差网络,使网络成功识别出上课、睡觉、玩手机、做笔记、看书、...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 61,184
精华内容 24,473
关键字:

残差