交叉熵求导

mmseg——报错解决：RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered

GitHubissue相关汇总RuntimeError:CUDAerrorwhiletrainingCUDAerror:anillegalmemoryaccesswasencountered记录使用mmseg时在计算交叉熵损失遇到的
Irving.Gao·2023-09-09 19:57

（3/300）分部积分法

既然能搜索到这个词条，那么必然是知道函数积的求导公式了，（uv)’=uv’+vu’,也一定知道导数又叫微商了，那么就对其进行变形，先化成duv=udv+vdu，然后两边取不定积分，得uv=∫udv+∫vdu
风声holy·2023-09-09 12:54

Nginx服务器出现500错误的原因及解决方法

Nginx500错误（InternalServerError），主要指的是服务器内部错误，即服务器遇到意外情况，无法完成请求导致返回出错。那么出现Nginx500错误有哪些原因导致的呢？该如何解决？
解决问题no解决代码问题·2023-09-09 10:35

python机器学习| 岭回归介绍及实现

在正规方程解中，它是基于直接求导得到最优解，公式如下：但是，遇到如下情况的时候，正规方程无法求解。数据中有多余的特征，例如数据中有两组特征是线性相关的，此时需要删除其中一组特征。特征数大于样本数。
Claire_chen_jia·2023-09-09 05:31

计算机竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是
Mr.D学长·2023-09-08 21:15

手撸交叉熵损失函数Cross-entropy loss function

交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）本质上是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。（1）二分类问题中的loss函数（输入数据是so
是Billy呐~·2023-09-08 10:05

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在深度学习中常用的损失函数之一，它适用于分类问题。交叉熵损失函数的作用是衡量预测结果与真实标签之间的差距，从而用于模型的优化。
辉小歌·2023-09-08 10:03

机器学习

3求导容易。缺点是在饱和情况下梯度太小。***梯度下降算法、计算损失函数之后，用求导的思想进行求导学习率进行调整***均方差代价函
chen_sheng·2023-09-08 10:11

最小二乘法

数学形式写成矩阵的形式：展开：求解最小化问题，极值点在导数为0处：即：则：这样就把参数求解变成了矩阵运算的形式矩阵求导公式：https://blog.csdn.net/u010976453/article
wzNote·2023-09-07 20:17

高等数学刷题

构造辅助函数，可以只看被求导的项，f(a),g(a)不要用拉格朗日定理推导柯西中值定理，拉格朗日定理两个点可能不一样柯西是同一点先看是否为0/0形或者∞/∞形，再上下分别求导直到可以代0由柯西中值定理只能互推原函数的极限存在和导函数中有点列极限存在
炬火初现·2023-09-07 17:51

OpenCV之拉普拉斯算子：Laplacian()函数

根据图像处理的原理，二阶导数可以用来进行边缘检测，因为图像是二维的，需要在两个方向上求导，使用Laplacian算子将会使求导过程变得简单。
xddwz·2023-09-07 16:05

FPGA图像处理基础~sobel算子

sobel的由来是求导公式即：f'(x)=lim(h→0)[f(x+h)-f(x-h)]/2h，通过高等数学的知识易得，这个公式可以通过求微分来取得数值变化的大小。
NoNoUnknow·2023-09-07 05:48

[Pytorch框架] 2.1.2 使用PyTorch计算梯度数值

文章目录使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimporttorchtorch.
YEGE学AI算法·2023-09-06 20:11

AJAX笔记

传统的请求导致用户的体验有空白期。
miss_you1213·2023-09-06 15:01

Focal loss 以及 pytorch实现

它是一个动态缩放的交叉熵损失，其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献，并快速将模型集中在困难示例上。
升不上三段的大鱼·2023-09-06 14:17

算法_EM算法

基于最大似然估计（交叉熵）的模型，模型中存在隐变量，则用EM（Expectationmaximizationalgorithm）算法做参数估计。
梦游的猫头鹰·2023-09-06 10:18

loss.sum.backward()为什么要sum()?

对于高阶和高维的y和x，求导的结果可以是一个高阶张量。
闪闪发亮的小星星·2023-09-06 10:16

深度学习笔记

2.代价函数J对w和b的导数：推导过程，误差函数以交叉熵为例：根据链式传播：。由：，，有：，设：，，，推广到所有特征权重
dibowei2069·2023-09-06 08:13

高等数学笔记

二阶导公式（参数方程）微分就是在导数后面乘以一个dx即可先求微分（即先求导再*▲x）然后全部代入即可（x带入原状态，▲x带入改变量即可）
炬火初现·2023-09-06 08:25

埋点的探索，自动注入的方案

1.需求导向1.1.需求导向，背景描述产品期望埋点需求，一般是页面访问统计，使用时长，某按钮或模块点击事件统计或者是复杂行为统计。
老夫掐指一算z·2023-09-06 06:23

交叉熵、Focal Loss以及其Pytorch实现

交叉熵、FocalLoss以及其Pytorch实现本文参考链接：https://towardsdatascience.com/focal-loss-a-better-alternative-for-cross-entropy
像风一样自由的小周·2023-09-05 10:18

pytorch学习：Focal loss

2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉熵损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。
BBB7788·2023-09-05 10:46

Dice系数衡量图像分割中的重叠区域

学习目标Dice系数和mIoU是均是语义分割的评价指标，今天这里就着重讲讲Dice系数，顺便提一下DiceLoss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和DiceLoss。
夏天是冰红茶·2023-09-05 05:15

一些神经网络的记录

RNN出现梯度消失和梯度爆炸主要体现在长句子中，因为在反向传播BP求导时，当前t时刻隐层输出的梯度包含了所有后续时刻激活函数导数的乘积，所以如果t越小、句子越长，就会出现问题。
一枚小可爱c·2023-09-05 04:04

深度学习--微积分&自动求导

x=torch.arange(4.0)print("x=",x)#x=tensor([0.,1.,2.,3.])x.requires_grad_(True)#等价于`x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)`print("x=",x)#x=tensor([0.,1.,2.,3.],requires_grad=True)print("x.grad=",x.grad
零度畅想·2023-09-04 22:48

信息熵 条件熵 交叉熵 联合熵 相对熵（KL散度） 互信息（信息增益）

粗略版快速总结条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)信息增益I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)=H(P)+H(Q)−H(P,Q)信息增益I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)=H(P)+H(Q)-H(P,Q)信息增益I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)=H(P)+H(Q)−H(P,Q)，也就是
taoqick·2023-09-04 02:39

《视觉SLAM十四讲》读书笔记（四）

状态估计问题6.1.1批量状态估计与最大后验估计6.1.2最小二乘的引出6.1.3最小二乘问题解析解6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法（1）最速下降法（2）牛顿法（3）小结1（4）**补充：矩阵求导公式
家家的快乐空间·2023-09-03 01:24

Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss

Yolov8的损失函数使用的是交叉熵损失函数。但是对于难分类的样本检测效果较差，如垃圾、垃圾桶。FocalLoss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，因此尝试将其引入v8结构。
Phoebee_c·2023-09-03 00:58

9. 微积分 - 导数

文章目录导数求导实例代码演示：迭代法求解二次函数最小值阶Hi,大家好。我是茶桁。我们终于结束了极限和连续的折磨，开启了新的篇章。不过不要以为我们后面的就会很容易，只是相对来说，没有那么绕而已。
茶桁·2023-09-02 21:59

函数

判断方法：求导。复合函数，同增异减。奇偶性f(-x)<-f(x)为奇函数f(-x)
古城路揸fit人·2023-09-02 19:16

微服务架构｜go-zero 的自适应熔断器

那么调用者为了避免过多请求导致资源消耗过大，最终引发系统雪崩，会直接返回错误，而不是疯狂调用这个服务。本篇文章会介绍主流熔断器的工作原理，
·2023-09-02 12:35

四元数与三维向量相乘运算

入门（矩阵运算及几何模块）SLAM——之Eigen函数库，一个相对复杂的EIgen使用实例SLAM——Eigen函数库:矩阵块运算，block操作欧拉角和旋转矩阵相互转换四元数与三维向量相乘运算四元数求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-09-02 12:32

SLAM——之Eigen函数库

入门（矩阵运算及几何模块）SLAM——之Eigen函数库，一个相对复杂的EIgen使用实例SLAM——Eigen函数库:矩阵块运算，block操作欧拉角和旋转矩阵相互转换四元数与三维向量相乘运算四元数求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-09-02 12:02

四元数求导

入门（矩阵运算及几何模块）SLAM——之Eigen函数库，一个相对复杂的EIgen使用实例SLAM——Eigen函数库:矩阵块运算，block操作欧拉角和旋转矩阵相互转换四元数与三维向量相乘运算四元数求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-09-02 12:31

SLAM——Eigen函数库之矩阵块运算，高阶操作middleCols与segment用法

一个相对复杂的EIgen使用实例SLAM——Eigen函数库:矩阵块运算，block操作SLAM——Eigen函数库之Eigen::Ref使用实例欧拉角和旋转矩阵相互转换四元数与三维向量相乘运算四元数求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-09-02 12:59

【人工智能】—_神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

代价定义文章目录M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵
Runjavago·2023-09-02 11:08

【线性代数】矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）

矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）说在前面一.函数与标量、向量、矩阵二.矩阵求导的本质三.矩阵求导结果的布局四.分子布局、分母布局的本质五.向量变元的实值标量函数说在前面我将严谨地说明矩阵求导的本质与分子布局
BH04250909·2023-09-02 10:29

机器学习中常用的矩阵求导公式

矩阵求导好像读书的时候都没学过，因为讲矩阵的课程上不讲求导，讲求导的课又不提矩阵。如果从事机器学习方面的工作，那就一定会遇到矩阵求导的东西。
城市中迷途小书童·2023-09-02 05:33

《Batch Normalization》阅读笔记

当增大时，趋向于0.这会使得对参数的求导也趋向于0，使得训练速度变慢。然而，由于受，和下面所有层的参数的影响，在训练期间对这些参数
卢晨耀·2023-09-02 03:18

如何运用数学知识去看清生活中的问题本质？

还有各种函数之间可以进行一些变形相互转换，有些在对数函数中很难的问题其实在幂函数的视角是很简单的，高数中极限、求导、积分三大运算亦是相辅相成的。我似乎感应到了一些什么东西，可又抓不住，说不清
正方形的圆圈·2023-09-02 00:47

MATLAB中符号变量的使用方法解析

%定义符号变量symsxy%求解方程eqn=x^2+y^2==1;sol=solve(eqn,y);disp(sol);%求导f=exp(-x^
大牛攻城狮·2023-09-01 12:14

【机器学习】推导逻辑回归反向传播

1）定义计算公式2）经过sigmod3）交叉熵损失其中y为已知的真实值，a为预测值，如果预测值越接近真实值，那么对应损失的函数将越接近0。逻辑回归的过
DonngZH·2023-09-01 04:42

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

求导过程常用损失函数公式的求导：重点：向量对向量求导a=，向量a对向量W求导，导数为WTW^{T}WT.推导过程：当自变量和因变量均为向量时，求导结果为一个矩阵，我们称该矩阵为雅可比矩阵(JacobianMatrix
TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

【Focal Loss】解决类别不平衡问题，增加对困难样本的挖掘

FocalLoss是在交叉熵损失函数的基础上增加了一个平衡因子α\alphaα和一个聚焦因子γ\gammaγ，分别用来调节不同类别样本的权重以及难分样本和易分样本之间的权重一个样本的交叉熵损失函数如下：
masterleoo·2023-09-01 01:34

MachineLearningWu_17/P78-P83_UsingBiasAndVarianceToDiagnose

我们使用Jtrain来代表训练误差，使用Jcv即交叉熵损失表示验证集误差。
樱木之·2023-08-31 02:47

为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函数，而是直接加fc层？

随着深度学习框架的发展，为了更好的性能，部分框架选择了在使用交叉熵损失函数时默认加上softmax，这样无论你的输出层是什么，只要用了nn.CrossEntropyLoss就默认加上了softmax。
壹柒伍_·2023-08-31 02:11

机器学习

数学知识主要是需要了解到有关于高数的极限、求导、梯度的概念及其求法，以及一些关于求最优化的知识。还需要了解到线性代数的内容，包括各种矩阵的各种运算方式，更为重要的的是如何求矩阵向量的梯度，导数。
月过不了头·2023-08-31 01:33

二分类问题使用rmse训练会是什么结果

二分类问题更常用的衡量标准是交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）或对数损失（LogLoss）。RMSE是衡量预测值与实际值之间差距的指标，公式为：
飞翔的七彩蜗牛·2023-08-30 21:26

4 多层感知机-个人理解

4.1多层感知机4.1.1RuLU函数求导表现好，要么参数消失，要么参数通过，减轻了梯度消失问题。%matplotlibinlineimporttorchfro
顺顺不吃竹笋·2023-08-30 21:38

计算机毕设 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
DanCheng-studio·2023-08-30 08:50
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