交叉损失函数第106页

基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用了矩阵分解算法

小胡说人工智能·2023-09-22 01:57

机器学习入门教学——损失函数（交叉熵法）

所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。

恣睢s·2023-09-22 01:26

基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型应用1）制作页面2）模型导入及调用3）

小胡说人工智能·2023-09-22 01:25

YoloV5改进实战：使用MPDIoU改进YoloV5

文章目录摘要论文：揭秘精准高效的MPDIoU损失函数摘要1、简介2、相关工作2.1、目标检测和实例分割2.2.场景文本识别2.3、边界框回归的损失函数3、点距最小的并集交点4、实验结果4.1、实验设置4.2

静静AI学堂·2023-09-22 01:53

分类问题评价指标

目录模型评估方式1.验证（Hold-Out）2.交叉验证（Cross-Validation）二分类问题1.混淆矩阵（ConfuseMatrix）2.准确率（Accuracy）3.精确率（Precision

ZZ_Panda·2023-09-22 01:22

常见优化器总结

优化器简述神经网络是根据损失函数不断调整网络参数，使得最终能够获得近似最优解。优化器是为了让参数根据损失函数更快更准的朝着最优方向更新的一种策略。

P-ShineBeam·2023-09-22 01:51

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

文章目录1基本特点2训练过程2.1图像预处理2.2线性分类器构造2.2.1多角度理解我们分类器的权值W2.3损失函数计算损失值2.3.1损失函数定义2.3.2损失举例：多类支撑向量机损失2.3.3优化损失函数

Qodi·2023-09-22 01:14

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解_Qodi的博客-CSDN博客又讲了基于线性分类器的全连接神经网络深度学习修炼（二）全连接神经网络|Softmax，交叉熵损失函数优化

Qodi·2023-09-22 00:13

IP归属地在金融行业的应用场景

用途一：通过解析用户IP地址所处的区县位置与表单填写位置或者GPS位置进行交叉验证，判断位置是否一致；用途二：识别来自高危地区的IP地址，如缅甸、老挝；用途三：通过分析用户交易的IP地址判断是否存在多笔交易发生地聚集等风险场景

IP数据云官方·2023-09-22 00:13

明暗交界线（带）与投影的画法

排线：交叉在一起的可以是不同方向的直线或弧线；又分为：轻到重、重到轻、中间重两边轻；上调子有棱角的物体通过光照会产生明暗交界线；无棱角的物体通过光照会产生明暗交界带；明暗交界线通过以上的几何体不难看出两个规律

追光柚子·2023-09-21 23:18

typescript 交叉类型

一，前言1，交叉类型是将多个类型合并为一个类型。

诗人远行·2023-09-21 23:26

2019-11-04

《考、、以定甲牒基本句式》青緗知本：劉若愚原創【提要】本文运用自己开创的原始创新破译法，在充分论证五重证据链的交叉点上，对甲骨文、字对和字进行了科学的集束自证比较还原。

青緗甲骨学·2023-09-21 22:34

iceoryx(冰羚)-IPC中间件交叉编译

1.环境环境：ubuntu18.04虚拟机编译器：aarch64-oe-linux-gcc2.下载源码gitclone下载源码gitclonehttps://github.com/eclipse-iceoryx/iceoryx.gitcdiceoryx_metaviviCMakeLists.txt增加编译器路径SET(CMAKE_C_COMPILER"/opt/ag215_crosstools/c

MAKE_TROUBLE·2023-09-21 21:21

AG35学习笔记（二）：安装编译SDK、CMakeLists编译app、Scons编译server

目录一、概述二、安装SDK2.1网盘SDK-权限不够2.2bj41-需要交叉source2.3mullen-relocate_sdk.py路径有误三、编译SDK3.1/bin/sh:1:gcc:notfound3.2curses.h

何事误红尘·2023-09-21 21:46

yolov5使用最新MPDIOU损失函数，有效和准确的边界盒回归的损失，优于GIoU/EIoU/CIoU/EIoU（附代码可用）

ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression(一个有效和准确的边界框损失回归函数)论文地址1.1.主要目的当预测框与边界框具有相同的纵横比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界框回归损失函数都无法优化

自由自在的鱼丶·2023-09-21 21:15

HarmonyOS之组件的使用

1.2主轴和交叉轴主轴：在Column容器中的子组件是按照从上到下的垂直方向布局的，其主轴的方向是垂直方向；在Row容器中的组件是按照从左到右的水平方向布局的，其主轴的方向是水平方向交叉轴：与主轴垂直相交的轴线

12345，catch a tiger·2023-09-21 20:06

机电一体化技术及其应用研究

机电一体化技术及其应用研究1机电一体化技术发展机电一体化是机械、微、控制、机、信息处理等多学科的交叉融合，其发展和进步有赖于相关技术的进步与发展，其主要发展方向有数字化、智能化、模块化、化、人性化、微型化

设计交流学习·2023-09-21 20:21

python毕业设计深度学习昆虫识别系统 -图像识别 opencv

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

kooerr·2023-09-21 20:20

大数据毕设项目深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

caxiou·2023-09-21 20:50

【毕设选题】深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

caxiou·2023-09-21 20:50

【毕业设计】深度学习昆虫识别系统 - 图像识别 opencv python

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

caxiou·2023-09-21 20:19

计算机竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

Mr.D学长·2023-09-21 20:46

评分函数和损失函数是什么（知识图谱嵌入KGE）

一、知识图谱中的评分函数和损失函数评分函数：评分函数用于计算给定实体和关系之间的匹配度或相似度得分。它接收实体和关系的嵌入表示作为输入，并输出一个分数，该分数反映了实体和关系之间的相关性。

Rebecca.Yan·2023-09-21 19:03

只有河南（2）

第一个小广场是棋局，地面就是一个硕大的围棋盘，南北各有十九条直线，交叉纵横。白天就是不起眼几条线，这线其实是LED灯带，到了晚上应该更加有意思。这个棋盘的左侧是坤台，就是一个古戏台的样子，画

艾冰台·2023-09-21 18:29

人脸识别活体检测技术讨论：基于背景人脸相对运动的活体判断方法

目前活体判断的方法很多，但很难基于一种方法就能达到理想的效果，往往需要多种算法的交叉判断，本文主要介绍一种简单有效的活体判断方法。

nicole33998·2023-09-21 18:23

每天最重要的两小时

双手交叉放在脑后，双腿跷到桌子上，这就形成了一个常见的“能量姿势”。这种姿势可以增强你的睾酮水平，降低皮质醇

护眼世家·2023-09-21 18:17

在训模型的时候如果loss报Nan了，可能是因为什么？

模型训练过程中出现NaN（NotaNumber）损失函数值，可能是由以下几个原因引起的：「学习率过高」：学习率过高可能会使模型在训练过程中跳过最优解，导致损失函数的值快速增加到无穷大，然后变成NaN。

Angelina_Jolie·2023-09-21 18:24

是什么让我努力学习

学校里每天晚上都有考试是班级为单位，考试完立刻收起来，发答案交叉批改，然后自我消化。学校6点起床，9点30下自习。一年如此非常有效果，只要

Asynch·2023-09-21 17:36

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数优化AdaGrad，RMSProp等对抗过拟合全攻略

文章目录1多层感知机（全连接神经网络）1.1表示1.2基本概念1.3必要组成—激活函数1.4网络结构设计2损失函数2.1SOFTMAX操作2.2交叉熵损失函数3优化3.1求导计算过于复杂？

Qodi·2023-09-21 16:26

还在糊里糊涂地得罪人？你不可不知道的7种职场交际礼仪

忌：用左手、坐着握手、带手套握手、手脏、交叉握手

勤奋的小蚁·2023-09-21 13:52

第五课.可变图结构下的归纳式学习&图注意力

目录图采样聚合网络InductiveandTransductiveLearningGraphSAGE算法流程GraphSAGE与InductiveLearning的关系损失函数注意力机制简介图注意力网络

tzc_fly·2023-09-21 12:00

diffusion model（四）文生图diffusion model（classifier-free guided）

文章目录系列阅读文生图diffusionmodel（classifier-freeguided）背景方法大意模型如何融入类别信息（或语义信息）采用交叉注意力机制融入基于channel-wiseattention

莫叶何竹·2023-09-21 11:01

【机器学习】详解回归（Regression）

损失函数（CostFunction/LostFuncti

高朗·2023-09-21 09:13

机器学习——pca降维/交叉验证/网格交叉验证

2、交叉验证：目的是保证模型的测试数据和训练数据划分清楚，从而对比选出得分最高的模型，保证数据划分的稳定性，而不是之前随机划分。概念：每次进

疋瓞·2023-09-21 09:11

模型训练（超参数batch_size/epoch/batch、损失函数DiceLoss/CrossEntropy/FocalLoss、优化器SGD/Adam/Adamw、衰减策略step/cos）

模型中的超参数（batch_size、epoch、batch）深度学习中Epoch、Batch以及Batchsize的设定epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size等于训练集的样本数。如果epoch=50,总样本数=10000，batch_size=20,则需要迭代500次。iteration：1次iteration即迭代1次，也就是用batch_si

Chirmy·2023-09-21 09:38

深度学习——线性神经网络二

深度学习——线性神经网络二文章目录前言一、softmax回归1.1.分类问题1.2.网络架构1.3.全连接层的参数开销1.4.softmax运算1.5.小批量样本的向量化1.6.损失函数1.6.1.对数似然

星石传说·2023-09-21 08:28

【Linux】Ubuntu下安装并配置Android-NDK（附详细过程）

NDK本身其实就是一个交叉工作链，包含了Android上的一些

Yngz_Miao·2023-09-21 08:19

编译opencv-3.4.5 [交叉编译]

在unbuntu20.04环境下编译opencv3.4.5，cmake版本：3.27.4gcc版本：11.4.0g++版本：11.4.0在此环境下编译opencv4.5.4正常。1.编译时遇到的问题（1）Builttargetlibprotobufmake:***[Makefile:163：all]错误2make时用suod:sudomake-j4（2）[30%]LinkingCXXstaticl

xyzxyz576·2023-09-21 08:32

7.CMake交叉编译

交叉编译简介简单地说，就是在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码。同一个体系结构可以运行不同的操作系统；同样，同一个操作系统也可以在不同的体系结构上运行。

Pokerpoke·2023-09-21 06:01

使用 IntersectionObserver 实现触底加载元素的功能

使用IntersectionObserver实现触底加载元素的功能在现代的Web开发中，我们经常需要实现一些与元素的可见性和交叉状态相关的功能。

黑风风·2023-09-21 05:33

Linux系统调试篇——Perf性能分析使用指南

perfreportperfscript火焰图Perf功能型子命令perftopperfbench总结安装在开发板上使用apt安装perf命令：aptinstall-yperf或者进入kernel内核源码目录tools/perf，交叉编译执行

嵌入式Linux充电站·2023-09-21 04:30

CMake及交叉工具编译链的安装使用

交叉编译，是利用交叉编译工具链，在宿主机器执行编译、链接生成目标机（嵌入式arm）运行的程序或者共享库2.测试环境宿主

休息一下接着来·2023-09-21 04:30

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目依赖于Keras深度学习模型

小胡说人工智能·2023-09-21 04:23

DAY644#数算恩福#

感恩今天的觉察，跳出出生年月，将人类图的时间换成1993/1997/2000年份，看见自己的轮回交叉不停的在变，内心涌动着一股暖流，这是我成长的的道路上要经历的，一个都不能少。

w煜祺·2023-09-21 04:54

美好的生活不在他处，就在身边

槐中路育才街交叉口的白蜡树，几日前人们纷沓而至，那时的它一树黄金，如今，金色的叶子随秋风凋零，它用生命的流动，告诉我们生活的美需要我们及时捕捉。明年，一树黄金还会如期而至，

新新女郎·2023-09-21 02:24

机器学习入门教学——损失函数（极大似然估计法）

所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。

恣睢s·2023-09-21 02:10

机器学习入门教学——损失函数（最小二乘法）

所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。

恣睢s·2023-09-21 02:40

Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks （HGSL）论文笔记

目标：异质网络（子图）的嵌入,用于节点分类任务方法：根据边（R）类型的的不同分解成多个子网络，对每个子网络使用GCN，进行联合优化，目标为是最小化交叉熵（目标是节点分类）具体流程如图：一、得到关系r1的子图对于一类关系

二流子学程序·2023-09-21 02:39

秋末雨

手机提醒我明天有雨带伞早晨睁开眼睛看见朦胧的天色我知道了，手机告诉我的没有错随着闹钟的响起，我得起来了到了楼下闻见雨和泥土和空气和房子和道路还有这个小世界混杂一起的味道，湿润，清新，还有过往车辆于雨滴交叉的声音这个时候还会下雨

DZ_a9d5·2023-09-21 02:55

牛客: BM17 二分查找-I

牛客:BM17二分查找-I文章目录牛客:BM17二分查找-I题目描述题解思路题解代码题目描述题解思路一个左端点,一个右端点,循环直到左右端点交叉,取左右端点的中点若中点的值大于目标值,意味着目标值只可能在中点的左边

陈序缘·2023-09-21 01:43

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