交叉熵损失函数优缺点第9页

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

C#系列-C#EF框架的优缺点+针对大数据处理的优化（19）

C#EF框架的优缺点C#EF（EntityFramework）框架的优缺点如下：优点：简单易用：EF框架提供了丰富的API和工具，使得开发者可以轻松地实现数据库的增删改查等操作，无需编写繁琐的SQL语句

管理大亨·2024-02-12 16:27

学习体会和表达感受

我会收到一些反馈，关乎于自身性格上的优缺点，所以学习体会和表达感

鱼子jojo·2024-02-12 14:57

unity教程：RTS核心技术:流场寻路详解(Flow Field Pathfinding)

寻路的问题有很多种解决方案，如AStar等,每种寻路的方案都各有优缺点，大部分的寻路，都是角色要从A点走到B点，然后调用寻路算法找出一条

游戏程序猿·2024-02-12 14:19

【后端高频面试题--设计模式下篇】

作者：“码上有前”文章简介：后端高频面试题欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言后端高频面试题--设计模式下篇后端高频面试题--设计模式上篇设计模式总览模板方法模式怎么理解模板方法模式模板方法模式的优缺点模板方法模式的应用场景代码实现模板方法模式外观模式怎么理解外观模式外观模式的优缺点外观模式的应用场景代码实现外观模式原型模式怎么理解原型模式原型模式的优缺点原型模式的应用场景代码实现原型模式策略模式怎么理

码上有前·2024-02-12 13:12

C语言经典算法之朴素模式匹配算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度（TimeComplexity）：B.空间复杂度（SpaceComplexity）：三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.

JJJ69·2024-02-12 13:03

C语言经典算法之层优先遍历

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度B.空间复杂度C.总结三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2024-02-12 13:03

C语言经典算法之KMP算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度：B.空间复杂度：三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2024-02-12 13:33

C语言经典算法之逻辑回归算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度分析：B.空间复杂度分析：C.总结三优缺点A.优点B.缺点四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2024-02-12 13:33

C语言经典算法之A*搜索算法

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度（TimeComplexity）：B.空间复杂度（SpaceComplexity）：C.总结三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.

JJJ69·2024-02-12 13:01

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。从优化的思路上来讲，我们尽可能地降低训练误差就是最小化这个目标函数的过程。

蔡逸超·2024-02-12 11:30

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

Java的多态

目录1.多态的概念2.多态的实现条件3.重写【方法重写的规则】探讨：【重写和重载的区别】4.向上转型和向下转型4.1向上转型4.2向下转型5.多态的优缺点使用多态的好处：多态缺陷：6.避免在构造方法中调用重写的方法

可了~·2024-02-12 08:51

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

通过对比分析两者的优缺点，我们选择了LSTM作为基础模型，因其能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，在基础LSTM模型的基础上，我们引入了动态残差学习（dynamicskipconnection）的概念

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

Java设计模式之迭代器模式

目录1.迭代器模式1.1定义、优缺点、适用场景1.2模式的结构与实现1.迭代器模式1.1定义、优缺点、适用场景定义：迭代器模式(IteratorPattern)属于行为型模式。

Bulut0907·2024-02-12 08:55

这里有一份优缺点列表

来源：机器之心本文介绍了多个PythonIDE，并评价其优缺点。读者可以参考此文列举的PythonIDE列表，选择适合自己的编辑器。写Python代码最好的方式莫过于使用集成开发环境（IDE）了。

菜鸟学Python·2024-02-12 06:05

优缺点分别是什么?

在抖音上很多人购物的时候发现使用抖音支付中的银行卡支付可以享受很大的优惠，了解的用户肯定知道这是抖音平台为了吸引用户绑卡才推出的优惠，那么抖音支付的优惠只能享受一次吗?氧惠APP（带货领导者）——是与以往完全不同的抖客+淘客app！2023全新模式，我的直推也会放到你下面。主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（每天出单带货几十万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。氧惠邀请码888

氧惠评测·2024-02-12 05:32

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。

Alkali！·2024-02-12 03:44

聚簇索引和非聚簇索引

目录聚簇索引（聚集索引）聚簇索引的优缺点辅助索引（非聚簇索引）InnoDB索引实现主键索引InnoDB的辅助索引MyISAM索引实现主键索引辅助索引（Secondarykey）聚簇索引并不是一种单独的索引类型

swadian2008·2024-02-12 02:54

【机器学习】数据清洗之识别异常点

数据清洗之识别异常点一认识异常值1.1概念1.2危害1.3和缺失值的比较二基于统计方法的异常值检测2.1标准差方法：2.2Z-Score方法：2.3两种方法的优缺点三箱线图（BoxPlot）：3.1箱线图概念

甜美的江·2024-02-12 00:28

函数自我执行，闭包，继承模式五种类型以及优缺点

1.自我执行函数(匿名函数)（）；;(Function(形参){Alert(“1”);})(实参);要注意，在代码的前后都要加上分号，防止代码会压缩合并后缺少分号而报错。这种形式的代码比较优雅，在业内公认的写法2.闭包；闭包是一种现象，没有一个具体的概念。例子：functionbox(){vara=0;renturnfunction(){a++;renturna;}}vara=box();a();

考拉_2044·2024-02-11 23:09

人工智能深度学习入门指南

1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基

白猫a~·2024-02-11 23:00

深入了解JVM之⭐《优化JIT》⭐

本文主要分析JVM的功能《JIT》从java日志中分析运行环境JDK17本文侧重点不是提前编译与即时编译的优缺点,而是在JVM中的执行一、简介JITJava第一课都告诉我们：Java是无关平台的。

不学会Ⅳ·2024-02-11 23:28

再有人问你如何实现订单到期关闭，就把这篇文章发给他！

本文就从这样的业务问题出发，探讨一下都有哪些技术方案，这些方案的实现细节，以及相关的优缺点都有什么？因为本文要讲的内容比较多，涉及到11种具体方案，受篇幅限制，这

肥肥技术宅·2024-02-11 22:25

【数据结构】八大数据结构分类

常用的数据结构有：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表等，如图所示：每一种数据结构都有着独特的数据存储方式，下面为大家介绍它们的结构和优缺点。

咖喱年糕·2024-02-11 21:52

赏帮赚里的游戏怎么赚？

本文将介绍赏帮赚里玩游戏赚钱的几种常见方式，以及这些方式的优缺点。

趣闲赚手机做任务赚佣金·2024-02-11 20:49

pyqt5优秀项目python_用了PyQt5、tk、wxPython等数十个Python GUI模块后，我总结出了……...

通过对他们的使用，总结出Python中各种GUI模块的如下优缺点（个人观点，不喜勿喷，欢迎留言讨论）：PyQt5：我日常的主力GUI设计工具，几乎所有项目都会用它。

weixin_39613208·2024-02-11 20:04

c 语言字体颜色大小代码,C#-设置label的字体颜色和大小

XML的一些事XML文件的优缺点:使用XML作为传输格式的优势:1.格式统一,符合标准2.容易与其他系统进行远程交互,数据共享比较方便3.调用将XML用作传输的现有服务.4.使用XSLT可...Java

weixin_39732027·2024-02-11 19:15

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数

Snu77·2024-02-11 18:40

C++——二叉树

引入map和set特性需要先铺垫二叉搜索树，而二叉搜索树也是一种树形结构二叉搜索树的特性了解，有助于更好的理解map和set的特性1.二叉搜索树的概念及优缺点1.1二叉搜索树的概念二叉搜索树又称二叉排序树

翻斗花园牛图图-·2024-02-11 18:39

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

Monolithic Architecture 的优缺点分析

在讨论软件架构的时候，你可能会听到术语MonolithicArchitecture，或者叫做单体架构。这是一种经典的软件系统设计，它是将所有的功能组件集中在一个单一的程序包中，这个程序包就是我们所说的单体。在单体架构中，所有的业务功能和逻辑都是紧密集成在一个应用程序中的。这个应用程序是由许多不同的组件构成的，这些组件负责处理各种业务逻辑，如用户界面（UI）、数据访问和处理、业务逻辑等等。这些组件在

·2024-02-11 17:08

揭秘小米有品兼职的优缺点

揭秘小米有品兼职的优缺点小米有品是小米旗下的一个生活电商平台，主要销售小米生态链产品和精选的第三方商品，涵盖了家居、数码、美妆、服饰等多个品类。

高省_飞智666600·2024-02-11 17:02

跨平台Office文档预览原生插件，非腾讯X5，支持离线，稳定高可用

前面写了多篇关于跨平台文件在线预览解决方案，不管使用pdf.js、LibreOffice，还是永中DCS，各自都有自己的优缺点，比如：pdf.js不支持双指放大缩小，Lib

·2024-02-11 17:17

在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法

以下是在一个半监督情景中weak_output_ul为弱扰动出来的logits,strong_output_ul为强扰动出来的logits两者尺寸都可看作[8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax(weak_out

UndefindX·2024-02-11 14:50

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译

Queen_sy·2024-02-11 14:19

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

MQ面试题整理（持续更新）

1.MQ的优缺点优点：解耦，异步，削峰缺点：系统可用性降低系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。万一MQ挂了，MQ一挂，整套系统崩溃，你不就完了？

山河亦问安·2024-02-11 14:11

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数

theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。

xyq_learn·2024-02-11 14:52

Kafka概念类总结

Kafka概念类总结一、kafka定义二、优缺点优点缺点三kafka名词四consumer和topic五Kafka存储结构六Producer分区partition策略七Consumer消费方式partition

吃再多糖也不长胖·2024-02-11 12:38

无侵入埋点、日志监控方案怎么实现？

手写代码埋点的优缺点代码埋点主要就是通过手写代码的方式来埋点，能很精确的在需要埋点的代码处加上埋点的代码方便调试，并跟踪埋点内容但存在开发工作量大，并且埋点代码到处都是，后期难以维护等问题。

zhouluyao·2024-02-11 11:25

吴恩达机器学习—正则化

过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。

魏清宇·2024-02-11 09:55

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Turbo编码原理

1.2.3穿刺和复接单元1.3编码器结构的重要性和影响1.4迭代解码：1.4.1迭代思想1.4.2BCJR算法流程二、Turbo码的应用场景2.1无线通信2.2卫星通信2.3深空通信三、Turbo码的优缺点分析

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Viterbi译码原理

Viterbi译码算法工作原理详解3.1算法流程3.2关键步骤3.3译码算法举例3.4性能特点四、Viterbi译码的应用场景4.1移动通信系统4.2卫星通信系统4.3磁盘存储系统五、Viterbi译码的优缺点分析