交叉损失函数第26页

皮囊之上 |第十一章新线索

陈海和曾武已经把工农路走了一遍，发现只有工农路和中山路的交叉口有监控探头，陈海安

三山一水·2024-01-15 11:59

英文绘本阅读指导师21天打卡第18天

．^*)简单物品信息的认知，中英双语交叉混乱进行~(*・_・)ノ⌒*吃货的风格就是找各种食物来认识~\(≧≦)/~今天和哥哥一起读了bathcounty，明年要开始哥哥的正式训练啦(´•ω•)图片发自App

真水无香落雪成花·2024-01-15 11:22

华为OD机试真题-围棋的气--Java-OD统一考试（C卷）

“气”是围棋中很重要的一个概念，某个棋子有几口气，是指其上下左右方向四个相邻的交叉点中，有几个交叉点没有棋子，由此可知：1、在棋盘的边缘上的棋子最多有3口气（黑1），在棋盘角点的棋子最多有2口气（黑2）

2023面试高手·2024-01-15 11:55

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反

絮沫·2024-01-15 10:49

Mask R-CNN 学习笔记

MaskR-CNN学习笔记前述从VGGNet到ResNet从ROIPooling到ROIAlign量化误差是从哪来的ROIAlign的改进之处网络结构FPN网络损失函数参考博客前述从R-CNN，fastR-CNN

丶夜未央丶·2024-01-15 09:55

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵等类损失函数(CE)和回归损失函数如smooth-L1

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

28 星际旋转

当太阳系的行星绕着太阳运行时，它们会围绕太阳旋转，并且在运行过程中会发生碰撞和交叉。

若冰说·2024-01-15 08:31

MySQL面试题 | 08.精选MySQL面试题

在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云课上架的前后端实战课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》文章目录什么是内连接、外连接和交叉连接

ai_todo·2024-01-15 08:27

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值

姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

机器学习---xgboost算法

构建最优模型的⼀般方法是最小化训练数据的损失函数。我们用字母L表示损失，如下式：其中，F

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

PyTorch损失函数（二）

损失函数5、nn.L1Lossnn.L1Loss是一个用于计算输入和目标之间差异的损失函数，它计算输入和目标之间的绝对值差异。主要参数：reduction：计算模式，可以是none、sum或mean。

-恰饭第一名-·2024-01-15 07:21

感知机（二分类模型）

目录1.感知机计算预测值：2.感知机训练：3.损失函数：4.多层感知机：5.单隐藏层的多层感知机代码实现：1.感知机计算预测值：训练结果只有1、-1，故正负相同训练正确，正负相反即训练错误。

姓蔡小朋友·2024-01-15 07:49

统计学-R语言-4.5

多维列联表除了一维表、二维表，在实际中更多的是多维表，也就是多个变量交叉生成的

柔雾·2024-01-15 06:44

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

鸿蒙Harmony-线性布局（Row/Column）详解

目录一，定义二，基本概念三，布局子元素在排列方向上的间距四，布局子元素在交叉轴上的对齐方式4.1Column容器内子元素在水平方向上的排列4.1.1HorizontalAlign.Start4.1.2HorizontalAlign.Center4.1.3HorizontalAl

袁震·2024-01-15 04:01

Echarts自定义tooltip

一、效果二、代码tooltip:{show:true,axisPointer:{//十字交叉type:'cross',lineStyle:{type:'dashed'//虚线}},//自定义formatter

Dily_Su·2024-01-15 03:04

二零一九年六月二十二日坚持成长分享第173天

乔布斯曾经多次在苹果的发布会上使用一张图片，图片上是两个互相交叉的路标，一条是人文艺术路，一条是科技

hxwy·2024-01-14 22:45

机器学习与模式识别

机器学习与模式识别第一章绪论1.区分回归、聚类、分类任务2.机器学习的一般过程3.假设空间的确定，版本空间的含义第二章模型评估与选择1.欠拟合和过拟合概念的理解2.模型的评估方法(1)k折交叉验证(2)

小威程序员·2024-01-14 22:13

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&Big Model Basics

本节主要介绍NLP和大模型的基础知识。提及了词表示如何从one-hot发展到WordEmbedding。语言模型如何从N-gram发展成预训练语言模型PLMs。然后介绍了大模型在NLP任务上的表现，以及它遵循的基本范式。最后介绍了本课程需要用到的编程环境和GPU服务器。一篇NLP方向的综述推荐AdvancesinNaturalLanguageProcessing-JuliaHirschberg,C

N刻后告诉你·2024-01-14 21:50

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用-汇总

参考资料：视频：【清华NLP】刘知远团队大模型公开课全网首发｜带你从入门到实战课程计划L1-NLP&BigModelBasics[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&BigModelBasicsL2

N刻后告诉你·2024-01-14 21:19

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

本节首先介绍神经网络的一些基本构成部分。然后简要介绍神经网络的训练方式。介绍一种基于神经网络的形成词汇的向量表示的方法。接下来继续介绍常见的神经网络结构：RNN和CNN。最后使用PyTorch演示一个NLP任务的一个完整训练的Pipeline。神经网络的基本组成单个神经元(人工)神经元接受n个输入，1个输出。由参数w、b以及激活函数f来构成。单层神经网络多个单个神经元组成单层神经网络。矩阵表示多层

N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

SQL 执行顺序

话不多说下面是SQL的执行顺序：1.FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT12.ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些

ZK_8849·2024-01-14 21:41

C与ARM汇编结合实现mini2440串口uart简单程序

设备：mini2440如图，软件为gcc交叉编译工具，minitools与超级终端，主机环境为Win

_int_me·2024-01-14 20:43

AAAI 2021 | 情感分析最新进展解读

近年来，基于深度学习的方法逐渐成为情感分析的主流，一方面极大地提高了诸多传统情感分析任务的性能，如情感分类、情感信息抽取等；另一方面还促进了情感分析与其他领域的交叉融合，并衍生出了一系列新任务，如对话情感任务

智源社区·2024-01-14 20:11

PyTorch项目源码学习（3）——Module类初步学习

一般来说，计算图上所有的子图都可以是Module的子类，包括卷积，激活函数，损失函数节点以及相邻节点组成的集合等等，注意这里的关键词是“节点”，Module族类在计算图中主要起到搭建结构的作用，而不涉及运算逻辑的具体实现

_int_me·2024-01-14 20:10

mysql多表联合查询

mysql多表联合查询与备份文章目录内连接外连接左连接右连接分组查询子查询mysql数据库备份内连接内连接（INNERJOIN）主要通过设置连接条件的方式，来移除查询结果中某些数据行的交叉连接。

随便投投·2024-01-14 19:32

坚定理想信念心向厦大化院投身强国伟业潜心化学科研

化学是高度交叉的基础学科。一方面，其理论基础扎根于物理和数学；另一方面

氢化铷HRBingo·2024-01-14 19:35

从DETR到Mask2former(2): 损失函数loss function

DETR的损失函数包括几个部分，如果只看论文或者代码，比较难理解，最好是可以打断点调试，对照着论文看。但是现在DETR模型都已经被集成进各种框架中，很难进入内部打断掉调试。

河北一帆·2024-01-14 19:26

005，老于宝—坏笑一生

02，坏笑的人那还是上世纪九十年代，我们的人生路径有了一个交叉点：同一个大学同一个班级同一个宿舍。大学刚刚入学，什么都新鲜，从下面市县来

给生活加点C·2024-01-14 18:23

Gaia数据在线交叉

Gaia卫星隶属于欧南台，是目前世界上测光精度最高的空间望远镜，光学领域的研究经常需要结合Gaia卫星的数据，在进行研究的时候，通常我们需要把另一个星表和Gaia数据做交叉，然后再进行分析，那么如何做Gaia

夜观天象昼编程·2024-01-14 18:19

陌生人，我还可以相信你吗？

他在寒风中穿的厚厚的衣服，双手交叉胸前，阻挡着寒风的侵袭，但仍然有些瑟瑟发抖，饱经风霜的脸上，在那焦急的张望着，等待着每一个可能购买红薯的人，可惜，问的人多，买的人少，侧隐之心，怜悯之心油然而升。

一树从容·2024-01-14 17:37

ATN，全球首个“区块链+AI”平台——用区块链构建世界人工智能

这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。

Iris7778·2024-01-14 17:55

深度学习面试题

一、神经网络基础问题（1）Backpropagation（反向传播）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。

AI信仰者·2024-01-14 17:35

Quick taxi route assignment via real-time intersection state prediction

Quicktaxirouteassignmentviareal-timeintersectionstatepredictionwithaspatial-temporalgraphneuralnetwork（通过时空图神经网络实时交叉口状态预测快速分配出租车路线

llddycidy·2024-01-14 16:01

不要被你的感觉所绑架

因为在那个拥挤的状态下，你很想逃离所在的环境，会防御性的交叉着双手在胸前。

麦穗子_寒·2024-01-14 14:31

嵌入式Linux中使用SQLite3数据库

我的嵌入式核心板MPU用的是TI的AM3352这款A8单核处理器，交叉编译环境安装在虚拟机的国产Linux系统Deepin中，顺便吐槽一下，大部分网上教程都是用ubuntu来建立交

Silent starry sky·2024-01-14 14:25

【Databend】多表联结，你不会还没有掌握吧！

文章目录概述和数据准备内连接交叉连接左连接右连接左反和右反连接全连接总结概述和数据准备多表联结是两个或多个表的列合并到一个结果集中。

有请小发菜·2024-01-14 12:17

理论U2 贝叶斯决策理论

3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1）决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1）损失函数

轩不丢·2024-01-14 12:43

U12 编译生成方法与工具

文章目录一、自编译二、自展三、交叉编译1、移植2、步骤1）第一次编译2）第二次编译（交叉编译）四、编译器自动生成一、自编译如果一个高级语言能用来书写自己的编译程序，则该语言具有自编译性，并称该语言为自编译语言

轩不丢·2024-01-14 12:42

吴军笔记一

棋盘上每一个点最终可以是黑子、白子或者空位三种情况，而棋盘有361个交叉点，因此围棋最多可以有3^361≈2x10^172这么多种情况。这个数当然非常非常大，大约是2后面跟了172个零。

一枚冰儿·2024-01-14 10:24

【MySQL】多表查询

一、笛卡尔积（或交叉连接）二、多表查询分类分类1：等值连接vs非等值连接等值连接非等值连接分类2：自连接vs非自连接分类2：内连接vs外连接三、SQL99SQL99实现内连接SQL99实现外连接（OUTERJOIN

加文格罗夫斯·2024-01-14 09:52

养蜂人

这里是个好地方，毗邻国道外环交叉口，交通方便，周围又多村，种花种草的人家也多。附近还有个大集，赶集人走这里的也很多，也算是个销路。父母没有

致行·2024-01-14 09:00

【sklearn练习】模型评估

一、交叉验证cross_val_score的使用1、不用交叉验证的情况：from__future__importprint_functionfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifie

我感觉。·2024-01-14 09:47

LAMA Inpaint：大型掩模修复

文章目录一、大掩模修复（LaMa）简介二、大掩模修复（LaMa）的主要方法三、快速傅里叶卷积的修补网络四、损失函数五、训练中的动态掩膜生成一、大掩模修复（LaMa）简介LaMa方法的提出背景：现代图像修复技术主要受阻于大缺失区域

丁希希哇·2024-01-14 07:30

IP-Adapter：用于文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器

IP-Adapter简介二、IP-Adapter与img2img的区分（一）结构上的区别（二）流程上的区别（三）输出上的区别（四）原理上的区别三、IP-Adapter的网络架构（一）图像编码器（二）解耦交叉注意力