- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- 【深度学习】Huber Loss详解
小小小小祥
深度学习人工智能算法职场和发展机器学习
文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
- 使用神经网络拟合6项参数
Andrew_Xzw
神经网络人工智能深度学习开发语言机器学习python
使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数,统一用参数解析。defparse_a
- Go实战全家桶之三十六: go动态创建结构体
leijmdas
gogo实战全家桶golang开发语言后端
开源:water/gowebfunc(self*PagedbRequest)CreateDbTableStru(meta*metadata.MetadataTable)reflect.Value{varmetaColService=service.NewMetadataFactroy()dbFields:=[]reflect.StructField{}for_,col:=rangemeta.Col
- 交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
专业发呆业余科研
深度模型底层原理人工智能深度学习python
在机器学习和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系,并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)常用于多类分类问题,即每个样本只能属于一个类别,但总类别数量较多。例如,在手
- Go语言开发高效的RPC服务的方法
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golangrpc开发语言
在Go语言中开发高效的RPC(远程过程调用)服务,可以通过以下几个关键步骤和方法来实现:一、定义服务接口首先需要定义需要提供的RPC方法及其参数和返回值。可以使用Go语言的interface类型来定义RPC接口,同时也可以为其添加必要的标记(如rpc)以便使用框架自动生成相关代码。例如:typeCalculatorinterface{Add(a,bint)int}二、注册服务使用Go语言的反射机制
- python程序设计期末大作业,python大作业代码100行
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大家好,小编来为大家解答以下问题,python期末大作业代码200行带批注,python程序设计期末大作业,今天让我们一起来看看吧!#题目:利用Python实现一个计算器,可以计算小数复数等importredefcalculator(string):#去除括号函数defget_grouping(string):flag=Falseret=re.findall('\(([^()]+)\)',stri
- 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别
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数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):12882分类类别数:11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
- Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day73 20210411
Vicky_b9de
练习材料:ModerncavemenPart-3ˈmɒdənˈkeɪvmənpɑːt-3Theyplungedintothelake,andafterloadingtheirgearonaninflatablerubberdinghy,letthecurrentcarrythemtotheotherside.Toprotectthemselvesfromtheicywater,theyhadtow
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
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- 损失函数与反向传播
Star_.
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损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
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Razas
WEBPACK4webpack4.0
一、tapable介绍webpack中插件的时候,需要用到tapable。新建一个项目WEBPACK-Tapable。初始化package.json:npminit-y安装:npminstalltapable--savetapable是一个包。二、tapable三、AsyncParralleHook四、AsyncSeriesHook五、AsyncSeriesWaterfall
- tapable详解
风火一回
webpacktapablewebpack插件制作
tapable详解tapable是webpack内部使用的一个流程管理工具,主要用来串联插件,完善事件流执行。1.安装tapableyarnaddtapable2.常用hooksimport{SyncHook,SyncBailHook,SyncWaterfallHook,SyncLoopHook,AsyncParallelHook,AsyncParallelBailHook,AsyncSeries
- Google大数据架构技术栈
剑海风云
BigData大数据架构GoogleBigData
数据存储层ColossusColossus作为Google下一代GFS(GoogleFileSystem)。GFS本身存在一些不足单主瓶颈GFS依赖单个主节点进行元数据管理,随着数据量和访问请求的增长,出现了可扩展性瓶颈。想象一下,只有一位图书管理员管理着一个庞大的图书馆——最终,事情变得难以承受。元数据可扩展性有限主节点上的集中元数据存储无法有效扩展,影响了性能并妨碍了PB和EB级数据的管理。实
- Python中item()和items()的用处
~|Bernard|
深度学习疑点总结pythonpytorch深度学习
item()区别一:在pytorch训练时,一般用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的区别:importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[1,1])print(x[1,1].item())运行结果:tensor([[-2.0743,0.1675],[0.7016,-0.6779]])tensor(-0.6779)
- Privacy Policy
Green_Mage
The"CentripetalForceCalculator"apprespectsandprotectstheprivacyofalluserswhousetheservice.Inordertoprovideyouwithmoreaccurateandmorepersonalizedservices,the"CentripetalForceCalculator"appwilluseanddis
- 如何使用Pytorch-Metric-Learning?
鱼儿也有烦恼
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文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning?1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
- Hybrid 混合竞价策略如何给开发者带来广告收益的提升?
AdSet聚合广告平台
本文将详解广告变现中常见的几种流量分发机制——Waterfall、Hybrid的工作原理及优劣,帮助开发者们从源头理解竞价,最大化广告收益!AdSet官网|聚合SDK广告变现平台-上海神蓍信息科技有限公司一、Waterfall(瀑布流)Waterfall顾名思义可理解为瀑布流,是一种常见的流量分发机制。即按照广告主CPM从高到低依次发起广告请求,广告未填充时,请求下一个广告源,这种请求策略被统称W
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
晓胡同学
keras深度学习tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
- Apache Beam简介及相关概念
奋斗的源
Apache基础知识ApacheBeam其他
文章目录一.简介二.基本概念1.Pipelines2.PCollection3.Transforms4.ParDo5.PipelineI/O6.Aggregation7.User-definedfunctions(UDFs)8.Runner三.高级概念1.Eventtime2.Windowing3.Watermarks4.Trigger四.工作原理一.简介ApacheBeam是一个开放源码的统一模
- JavaScript设计模式(装饰器模式)
Wsr_ecc6
1.装饰器模式的定义在不改变其原有的结构和功能为对象添加新功能。classCoffee{make(water){return`${water}+咖啡`;}cost(){return10;}}classMilkCoffee{constructor(parent){this.parent=parent;}make(water){return`${this.parent.make(water)}+牛奶`
- Flink的时间与watermarks详解
大数据技术与数仓
当我们在使用Flink的时候,避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道,理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义?Flink是如何处理乱序事件的?什么是水位线?水位线是如何生成的?水位线的传播方式是什么?让我们带着这些问题来开始本文的内容。时间语义基本概念时间是Flink等流处理中最重要的概念之一,在Flink中Time可以分为三种:Eve
- recover device type disk copy of database 还不会用!!!!
jnrjian
数据库oracle
ImplementingaDualBackupStrategywithBackupstoDiskandRecoveryAppliance(DocID2154461.1)RMAN-HowtoimplementDualBackupstrategy(DocID3003000.1)ZeroDataLossRecoveryApplianceSoftware-Version12.1.0.1.0andlater
- torch.nn中的22种loss函数简述
01_6
人工智能机器学习
loss.py中能看到所有的loss函数,本文会简单对它们进行介绍1.L1Loss计算输入和目标之间的L1(即绝对值)损失。这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值,然后取这个值的负数,最后对所有样本的损失取平均。即loss(x,class)=−x[class]3.NLLLoss2d(二维输
- 两种常用损失函数:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
人工智能算法python机器学习
两种用于模型训练的损失函数:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数,通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NegativeLo
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
2401_84003733
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self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
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记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- Focal Loss的简述与实现
友人Chi
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文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p})Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)其中p^\hat{p}p^为预测概率大小。此处的交叉
- 【每天一句,30天学好英语】
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【2023-1-25】早安春夏秋冬Lookingatlifewithasimpleeye,peoplecanonlyliveonce!Don'tlivetootired!Ifwecanholdanormalheart,sitandwatchthecloudsriseandfall,theflowersblossomandthankyou,andthevicissitudesoflife,wecan
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
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1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
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android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
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工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
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expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发