残差结构,残差曲线图解释:残差是否存在自回归异方差结构

ARCH检验是检验残差是否具有自回归异方差结构。根据查询Python数据科学的公告，残差曲线的解释意义是每次计算后的结果与上一次计算所得结果的差值，通常，残差曲线默认设置为10的负3次方，在计算过程中显示残差曲线时，您会看到每个值在每次计算后都会发生变化。

文章引用自《从MobileNet看轻量级神经网络的发展》。详情请点击原文观看前言。随着深度学习的火热，计算机视觉领域的卷积神经网络模型层出不穷。从1998年的LeNet到2012年掀起深度学习热潮的AlexNet，再到2014年的VGG和2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中的应用效果越来越好。

由于硬件资源和计算能力的限制，移动设备很难运行复杂的深度学习网络模型。在深度学习领域，也在努力推进神经网络的小型化。在保证模型精度的同时，更小更快。从2016年至今，业界提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet、MobileNet等轻量级网络模型。这些模型使得移动终端和嵌入式设备运行神经网络模型成为可能。

残差对拟合值图的喇叭形表示关系数据模型用一个二维表来表示数据和数据之间的关系，结构简单，易于理解和使用。可以看出收益率是相关的。每次计算后的结果与前一次计算所得结果之间的差异。根据查询Python数据科学的公告，残差曲线的解释意义是每次计算后的结果与上一次计算所得结果的差值。通常，残差曲线默认设置为10的负3次方。在计算过程中显示残差曲线时，您会看到每个值在每次计算后都会发生变化。

残差图可以用来判断数据是否异常。如果所有数据都在(2，2)的区间内，说明数据是正态的，方差齐次的。如果数据点超过(2，2)的区间，说明该数据为异常点，不能加入回归线拟合，不具有方差的齐性和正态性。这个图显示残差在2和2之间，可以解释大部分预测值，说明你的回归方程是有效的。就是找到回归中的异常点和强影响点；SPSS将输出回归的残差，

White检验可以用来检验异方差性。ARCH检验是检验残差是否具有自回归异方差结构。Arch检验步骤:得到回归方程后，在输出窗口依次点击查看/残差检验/异方差检验。在弹出的对话框中选择需要的检验方法，可以选择拱形或白色，然后点击确定。

最小二乘法是高斯大约在1795年在预测恒星轨道的工作中提出的。我就说这几点，请大家考虑一下。残差不是判断收敛的直接依据，而是流动问题本身，尤其是非定常问题。其实观察残差图的意义在于检验你的离散格式、步长、次松弛因子是否合理。残差是用来判断数值计算的收敛效果，而不是物理问题的收敛性。合理的是，非定常问题的残差曲线在每个子步都必须波动。好像你用的是稳态计算。当这样的残差图出现时，你只能说你的问题本身应该是用非稳态计算的。非稳态计算的效果确实比问题计算好，尤其是两相流，但是计算时间会很长。

你观察某个位置的液位高度是正确的。当某一位置的液位保持不变或出现规律时，可以停止计算，其实用FLUENT模拟有规律的界面变化往往是不靠谱的，所以更多时候你发现的是液位无规律的变化。如果要改善，一方面网格划分要合理，该精细的地方要精细，结构网格往往比非结构网格要好，另一方面，尝试不同的湍流模型。数值计算收敛的本质是场的稳定或至少完成一个有规律的变化。