三元组损失函数第6页

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction

zoetu·2024-01-27 14:51

深度学习之反向传播

为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新

丘小羽·2024-01-27 14:50

目标检测中类不平衡问题的解决方案分为两种方法:修正模型本身和直接处理数据。请解释一下修正模型本身和直接处理数据这两种方法的定义和特点。

：在目标检测中，解决类别不平衡问题的方法可以分为修正模型本身和直接处理数据两种方式：修正模型本身（Model-basedCorrection）：定义：修正模型本身方法侧重于通过修改目标检测模型的架构、损失函数或训练策略等方面

神笔馬良·2024-01-27 13:52

Dropout原理解析

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

力扣15、三数之和（中等）

1题目描述图1题目描述2题目解读在整数数组nums中，找出三元组，它们的和为0，要求返回所有和为0且不重复的三元组。这是两数之和的扩展题目，可以将三数之和问题。

BraveTomato·2024-01-27 02:39

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

2016年北邮机试真题

A、三元组TimeLimit:1000msMemoryLimit:256mb给你一个长度为m的数组（数组元素从0到m-1），如果数组里有a[i]+a[j]==ak，便称之为三元组。

协奏曲❤·2024-01-26 17:48

题目1432：叠筐九度OJ

输入：输入是一个个的三元组，分别是，外筐尺寸n（n为满足0#includeusingnamespacestd;charbasket[82][82];intmain(){intn;chara,b;w

寻找如意·2024-01-26 17:18

北京理工考研机试三元组模拟 TreeMap 细节满满

算法题解专栏分组统计输出1732388231232131输出1={2=0,3=2,8=1}2={2=1,3=0,8=1}3={2=1,3=1,8=0}模拟多次使用的数组记得初始化TreeMap：有序集合按键进行排序二维数组也行importjava.util.*;publicclassMain{staticint[]m=newint[1010];//记录什么数出现过publicstaticvoidm

兑生·2024-01-26 17:46

叠筐（《计算机考研机试指南》P12）

叠筐（《计算机考研机试指南》P12）题目描述把一个个大小差一圈的筐叠上去，由里到外看像一个一个的环输入输入一个三元组，分别是：外筐的尺寸n（大于0小于80的正奇数）、中心花色字符、外围花色字符。

兔子不会写代码·2024-01-26 17:45

考研机试三元组

考研机试三元组给定一个长度为m的数组a0,a1,…,am−1。如果数组中有ai+aj=ak其中i,j,k大于等于0并且小于m，则称(ai,aj,ak)为一个三元组。

梦芸.·2024-01-26 17:41

Course1神经网络和深度学习编程作业

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。

毛十三_·2024-01-26 11:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

训练的损失函数有2个，SAM-guid

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput

sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

Datawhale 大模型基础 Task6 模型之Adaptation篇笔记

适应主要分为：预训练模型（主干部分的训练，最消耗算力）；获取特定领域的数据集；找一些参数用于适配；定义损失函数来作为适配的标准；进行问题的优化表示。

AIzealot无·2024-01-26 06:40

2018-11-28 机器学习打卡

算法有监督为主：损失函数（LossFunction）L（y,y’）=L(y,f(x))：针对一个数据代价函数（CostFunction）J（th

Rackar·2024-01-26 04:36

Python算法题集_三数之和

本文为Python算法题集之一的代码示例题目15：三数之和说明：给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!

长孤秋落·2024-01-26 03:14

数据的存储结构

习题答案：D抽象数据类型（ADT）描述了数据的逻辑结构和抽象运算，通常用（数据对象，数据关系，基本操作集）这样的三元组来表

疯狂小羊啊·2024-01-25 23:32

python三数之和

给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时还满足nums[i]+nums[j]+nums[k]==0。

Guff_hys·2024-01-25 22:09

YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU

本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数MSCOCO和PASCALVOC数据集实现涨点收录YOLOv8原创自研

AI小怪兽·2024-01-25 20:39

5 数组

备份为last排序快速排序quick_sort()归并排序merge_sort()查询二分双指针稀疏矩阵特殊三角矩阵对角矩阵一般一般的稀疏矩阵的压缩存储（应会矩阵转置和乘法（乘法按照最优的时间复杂度））三元组十字链表广义表

cwn_·2024-01-25 19:19

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出

牧世·2024-01-25 18:49

PyTorch内置损失函数汇总！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

tensorflow画损失函数的代码_深度学习——Tensorflow学习（二）图片分类

在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了，直接实战出效果图片分类看

weixin_39999532·2024-01-25 08:23

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred

bigcindy·2024-01-25 08:48

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

自学过程中，阅读别人代码时经常看到不同种类的损失函数，到底Tensorflow中有多少自带的损失函数呢，什么情况下使用什么样的损失函数？这次就来汇总介绍一下。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

超分之SRGAN官方代码解读

超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

土堆学习笔记——P29完整的模型训练套路（三）

)，也就是没有这些层的话，tudui.train()没用调用不调用都行在测试前有一个tudui.eval()的作用：同上整个训练逻辑：准备数据dataloader加载数据集创建网络模型（看注释a）定义损失函数

Whalawhala·2024-01-24 23:36

【文献阅读】K-BERT Enabling Language Representation with Knowledge Graph

具体做法就是将KG中的三元组作为领域知识注入到句子当中。（三元组（知识特征）->句子（文本特征））问题：过多的知识融入会偏离句子的正确含义，这称之为知识噪声（KN）解决办法：

SuperCooper·2024-01-24 22:04

力扣算法-Day17

15.三数之和给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!

小羊没烦恼～·2024-01-24 20:14

具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制

文献阅读：具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制1、研究背景2、方法提出3、视点依赖归一化方法4、训练方法5、试验细节及对比YOLO模型1、什么是YOLO2、YOLO原理3、boundingbox4、损失函数总结摘要本周的学习内容主要是以阅读文献为基础

qq_43314576·2024-01-24 19:15

机器学习_从线性回归到逻辑回归原理和实战

文章目录介绍分类问题用线性回归+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。

you_are_my_sunshine*·2024-01-24 09:23

工程师每日刷题 -3

产生原因：1、在深层网络中2、采用了不合适的损失函数对激活函数进行求导，如果此部分大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果此部分小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

python系统模块--os、sys、shutil

神经网络爱好者·2024-01-24 01:20

leetcode 15.三数之和

后来看清题目要求，说三元组的顺序和输出顺序并不重要的，那么排序倒是可以使用了。那么为什么要排序呢？一开始读者奔着三重循环去尝试能不能模拟出来。

是小Y啦·2024-01-23 22:00

常用损失函数公式整理

常用损失函数公式整理基于距离度量的损失函数MSE损失函数Loss=1n∑i=1n(yi−y^i)2Loss=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2

Silver__Wolf·2024-01-23 20:41

leetcode三数之和