MSE是啥？

Posted 2023-05-01

MSE是英国剑桥大学考试委员会根据欧洲委员会制定的语言教学大纲设计的英语作为外国语的五级系列考试。

剑桥大学考试委员会称之为主体系列考试(Main Suite Examinations)是英国剑桥大学考试委员会根据欧洲委员会制定的语言教学大纲设计的英语作为外国语的五级系列考试。教育部考试中心和英国剑桥大学考试委员会合作，于1996年引进英语入门考试。

报名不受年龄、性别、职业、地区、学历等限制，任何人（包括学生、待业人员等）均可持本人身份证件到当地考点报名。在华工作的外籍人员和现役军人亦可持本人有效身份证件报名参加考试。

扩展资料

MSE系列考试是剑桥最早开发的英语考试体系，有100多年的历史，也是雅思考试的鼻祖，其内容、题型、结构与雅思考试相同，只是雅思考试更有难度并专门作为高等教育入学和移民的水平参考。

2017年起，以PET为核心的MSE考试突然爆红，全年参考人数增长至7万余人，2018年继续高速增长，达到10余万人。伴随报考人数的迅速增长，剑桥PET英语考位一位难求，成了中国最难报名的考试。

参考资料来源：人民网--剑桥通用英语考试报名人数三年长七倍

参考资料来源：百度百科--剑桥英语

参考技术A

剑桥通用英语五级考试(简称“MSE”)，一直是衡量英语为非母语学习者英语能力最具含金量的测试之一，是由国家教育部考试中心引进，除了CEFR欧标和剑桥大学考试委员会的权威性，更具有本土官方的认可和支持。

MSE包括：KET、PET、FCE、CAE、CPE，考试的所有任务均基于真实情境，全面测试考生的听、说、读、写基本技能，通过逐级学习备考可以帮助达到英语听说读写能力均衡，真正做到学以致用。

MSE不受年龄限制，只要语言能力足够，可以选择任意级别报考，MSE成绩长期有效并且拥有全球认可度，还可对标雅思考试。

参考技术B MSE是一款由微软公司开发的免费防病毒软件。
该软件可以为通过正版验证的 Windows XP、Windows Vista 以及 Windows 7 提供保护，使其免受病毒、间谍软件、rootkit 和木马的侵害。
MSE 软件于2008年11月18日星期二对外宣布，这标志着 Microsoft 公司个人电脑安全策略的一次变化。 参考技术C MSE，即软件工程硕士(Master of Software Engineering)，和MBA、法硕一样都是从外国引进的强势学位。是国家为了拓展人才培养的类型和规格，加快培养社会急需的复合型、应用型高层次专门人才，由国务院学位委员会批准设置的专业硕士学位。 参考技术D MSE是软件工程硕士的简称
在职软件工程硕士（MSE）以市场为导向：在课程设置、教学内容、培养方式、师资建设以及教务和学生管理制度等方面，更加突出市场的导向作用。即市场对于软件人才的要求和软件人才对于教育的需求。特别是，深入行业部门，发展面向行业的人才培养。
个性化的教育服务：采用在职不脱产的学习方式，实行完全学分制，弹性学制，以满足学生多层次、多方面、个性化的需求。学生在2—4年内，自主选课，修满12门课（36学分），完成学位论文（4学分）且通过论文答辩，授予工程硕士专业学位。

计算每次迭代和时间的损失（MSE）Tensorflow

【中文标题】计算每次迭代和时间的损失（MSE）Tensorflow

【英文标题】：Computing the loss (MSE) for every iteration and time Tensorflow

【发布时间】：2020-11-18 08:38:40

【问题描述】：

我想使用 Tensorboard 绘制给定时间范围（x 轴）内每次迭代的均方误差（y 轴），比如 5 分钟。

但是，我只能绘制给定每个时期的 MSE，并在 5 分钟时设置回调。然而，这并不能解决我的问题。

我尝试在互联网上寻找一些解决方案，以了解如何在执行 model.fit 时设置最大迭代次数而不是 epoch，但没有运气。我知道迭代是完成一个 epoch 所需的批次数，但由于我想调整 batch_size，我更喜欢使用迭代。

我的代码目前如下所示：

input_size = len(train_dataset.keys())
output_size = 10
hidden_layer_size = 250
n_epochs = 3

weights_initializer = keras.initializers.GlorotUniform()

#A function that trains and validates the model and returns the MSE
def train_val_model(run_dir, hparams):
    model = keras.models.Sequential([
            #Layer to be used as an entry point into a Network
            keras.layers.InputLayer(input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
            #Dense layer 1
            keras.layers.Dense(hidden_layer_size, activation='relu', 
                               kernel_initializer = weights_initializer,
                               name='Layer_1'),
            #Dense layer 2
            keras.layers.Dense(hidden_layer_size, activation='relu', 
                               kernel_initializer = weights_initializer,
                               name='Layer_2'),
            #activation function is linear since we are doing regression
            keras.layers.Dense(output_size, activation='linear', name='Output_layer')
                                ])
    
    #Use the stochastic gradient descent optimizer but change batch_size to get BSG, SGD or MiniSGD
    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001, momentum=0.0,
                                        nesterov=False)
    
    #Compiling the model
    model.compile(optimizer=optimizer, 
                  loss='mean_squared_error', #Computes the mean of squares of errors between labels and predictions
                  metrics=['mean_squared_error']) #Computes the mean squared error between y_true and y_pred
    
    # initialize TimeStopping callback 
    time_stopping_callback = tfa.callbacks.TimeStopping(seconds=5*60, verbose=1)
    
    #Training the network
    history = model.fit(normed_train_data, train_labels, 
         epochs=n_epochs,
         batch_size=hparams['batch_size'], 
         verbose=1,
         #validation_split=0.2,
         callbacks=[tf.keras.callbacks.TensorBoard(run_dir + "/Keras"), time_stopping_callback])
    
    return history

#train_val_model("logs/sample", 'batch_size': len(normed_train_data))
train_val_model("logs/sample1", 'batch_size': 1)

%tensorboard --logdir_spec=BSG:logs/sample,SGD:logs/sample1

导致：

所需的输出应如下所示：

【参考方案1】：

您不能每次迭代都这样做的原因是损失是在每个 epoch 结束时计算的。如果要调整批量大小，请运行一定数量的 epoch 并进行评估。从 16 开始，使用 2 的幂，看看你能在多大程度上提升你的网络的力量。但是，通常说更大的批量大小可以提高性能，但仅仅关注它并没有那么重要。首先关注网络中的其他事情。

【讨论】：

在想要这样的形状之前至少运行 20 个 epoch。这种形状是在经过大量时期之后出现的。

问题是我想直观地比较两种梯度下降。每个 epoch 进行随机梯度下降的时间太长，所以如果有一种方法可以显示步数或迭代次数而不是 epoch，这将使不同类型的梯度下降更具可比性。

不同类型的梯度下降算法会产生不同的训练损失和验证损失曲线。好的算法收敛速度快，坏的算法需要时间。关于神经网络的算法的优点在于收敛速度更快。这就是为什么对 Adam 优化器如此热爱的原因。

计算时间的差异是因为它们的方程。您可以为此进行时间复杂度分析。如果你想追求它，一个想法是使用详细标志，增加详细程度。但是，到那时，您将达到***别。

您可以使用 GradientTape 使用训练循环并控制训练过程，这很困难，这将实现您的目标。

【参考方案2】：

答案其实很简单。

tf.keras.callbacks.TensorBoard 有一个 update_freq 参数，允许您控制何时将损失和指标写入 tensorboard。标准是 epoch，但如果您想每 n 个批次写入 tensorboard，您可以将其更改为批次或整数。有关详细信息，请参阅文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/TensorBoard