交叉熵误差第12页

实验室人注意，不要混淆标定、检定、校准、校验

一、定义标定：通过测量标准器的偏差来补偿仪器系统误差，从而改善仪器或系统准确度（精度）的操作。标定一般用于较高精度的仪器。检定：依据国家计量检定规程，通过实验确定计量器具示值误差是否符合要求的活动。

做实验的小王·2024-01-17 18:43

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

GBM的训练过程是通过迭代，每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器，然后将其加到整体模型中。

草明·2024-01-17 18:12

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

2．模型评估与选择经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

导轨式信号隔离变送器比例阀门线性驱动器4-20mA/0-5V/0-10V转0-165mA/0-80mA/0-1A/0-2A/0-4A

主要特性精度、线性度误差等级：0.1、0.2、0.5级4-20mA/0-5V/0-10V等标准信号输入0~100mA/0~500mA/0~1A/0-5A等电流信号输出0~1V(max2A)/0~10V/

YULINTECHNOLOGY·2024-01-17 13:04

智能设备管理，设备信息管理系统让您更省心

它不仅可以减少人工管理的繁琐和误差，而且还可以提高设备的使用效率，降低维修成本，从而为企业创造更多的价值。智能设备管理还可

威斯盾科技·2024-01-17 11:03

Lazada各站点佣金不一样，多店铺卖家如何提前估算利润

做跨境电商，估算利润是运营过程中的重要环节，利润估算误差影响业务决策，可能导致经营亏损。

EasyBoss ERP·2024-01-17 11:47

【机器学习】强化学习（二）基于动态规划的算法

值函数可以分为状态价值函数和动作价值函数，分别适用于哪些强化学习问题二、基于动态规划的算法2.1策略迭代算法示例：(改进的)策略迭代代码首先定义了一些参数，如奖励、折扣因子、最大误差等，然后初始化了一个网格世界的环境

十年一梦实验室·2024-01-17 07:02

深度学习基础知识整理

它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score，调和平均）和Fβ{F}_{β}Fβ（加权调和平均）1.6P-R曲线与AP、mAP1.7ROC-AUC二、回归评价指标2.1MAE平均绝对误差

Ω snow·2024-01-17 07:11

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

Linux中DCHP与时间同步

目录一、DHCP（一）工作原理1.获取2.续约（二）分配方式（三）服务器配置1.随机地址分配2.固定地址分配二、时间同步（一）ntpdate（二）chrony1.检测所有源及其状态2.检查当前系统的时钟误差

hy199707·2024-01-17 04:44

维纳滤波——Wiener Filter（一些理解）

因为还是最小均方误差估计，在MSE的估计下的最优估计

_helen_520·2024-01-17 02:57

浮点数（float、double）精度损失问题

这样在进行浮点数运算时，就会出现一些误差，导致结果不准确。详细原因就不赘述了，可以参考下面的

我寄人间雪满头丶·2024-01-16 23:34

跟大家说说高仿表9015机芯怎么样

9015机芯的优点9015机芯的优点之一是精度高，可以达到每天±10秒的误差范围

腕表王子·2024-01-16 23:39

深度学习讲稿(19)

4.2比较：误差与比例尺在前一章中，我们的神经网络给出了预测的结果。但这个结果并不是真实的结果。但是我们知道真实的结果是什么。

山岳之心·2024-01-16 22:17

切片配置

外业调查时基于GPS定位进行的，所有数据都需要转入经纬度坐标，而由于WGS84坐标和CGCS2000坐标的参考椭球基本相同，误差在微米级，所以可以认为两者的地理坐标可认为通用。

身披铠甲的美少女战士·2024-01-16 22:20

深度研究：回归模型评价指标R2_score

回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。

统计学家·2024-01-16 22:09

惯性导航---里程计非完整性约束

惯性导航—里程计非完整性约束1非完整性约束原理在进行管道中心线定位时，惯性导航系统在初始化后通过不断地力学编排更新载体的姿态、速度和位置信息，但是由于传感器是惯性器件，其导航误差会不断累积，这便需要借助外界观测量辅助惯性导航系统

Nav.·2024-01-16 21:27

连续时间多bit sigma-delta调制器的动态元件匹配技术以解决静态和动态误差

文献原文：DynamicElementMatchingTechniquesforStaticandDynamicErrorsinContinuous-TimeMulti-BitModulators背景由于静态元件不匹配，多位调制器存在非线性，这会降低其性能。处理元件失配有两种常用方法：（1）模拟/数字校准，（2）动态元件匹配（DEM）。校准技术通常需要对器件失配有一些先验的了解，并非常精确地测量失

沃卟炻·2024-01-16 21:58

周感悟14

不幸的是，过于简单的陈述听起来很深刻，在这种情况下，只有仔细分析才能检测出误差简化概括是非常有必要的，将复杂的知识进行简化能够更有效的传播，使复杂的内容变得简单让人们能够更好地理解。

Reiko丶·2024-01-16 20:19

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分，刚开始看的一脸懵逼，为什么2

spectre_hola·2024-01-16 15:29

信号处理基础之噪声与降噪(二）| 时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现

信号处理基础之噪声与降噪(二）|时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现1噪声评价指标1.1信噪比1.2波形相似参数1.3均方误差1.4均方根误差1.5python代码实现2平滑降噪2.1

故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

6.2 声音编辑工具GoldWave5简介(12)

4．标记在对音频截取时，通过拖动鼠标选择截取区域虽然方便，但不太精确，难免会产生误差。使用GoldWave的标记功能可以避免这种情况的发生。

西部秋虫·2024-01-16 14:22

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

1.项目背景分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。

胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战

1.项目背景RLS主要是在误差平方和最小的原则基础上,提出一种解析的拟合模型参数的迭代递推公式;可以实现在新的样本数据到来时,利用新的样本数据以及旧的最优模型参数来便捷地计算新的满足最小二乘最优模型参数

胖哥真不错·2024-01-16 11:55

【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1（包含二次创新）

ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小

Snu77·2024-01-16 11:03

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模型的残差（实际值与预测值之差）来构建下一轮模型，从而逐步减小模型对训练数据的预测误差。

草明·2024-01-16 11:02

【RT-DETR有效改进】ShapeIoU、InnerShapeIoU关注边界框本身的IoU(包含二次创新)

ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小

Snu77·2024-01-16 10:47

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

【转详解步进电机工作原理】

这一线性关系的存在，加上步进电机只有周期性的误差而无累积误差等特点。使得在速度、位置等控制领域用步进电机来控制变的非常的简单。虽然步进电机已被广泛地应用，但

RyanQiu·2024-01-16 09:20

你在他乡还好吗

在路上---云南行昨晚睡前的想法是，起个大早，哪怕打的也去联大旧址看一看，然而判断出现误差，五点五十，外面还黑咕隆咚，我以为是房间的窗户有问题，六点多些又套上羽绒服去楼道确认，真的还一片黑暗。

遇见在感恩节·2024-01-16 07:10

Kalman Filter in SLAM (7) ——Error-state Iterated Kalman Filter (EsIKF, 误差状态迭代卡尔曼滤波)

文章目录1.EsKF和IEKF公式回顾1.1.EsKF误差状态卡尔曼滤波方程1.2.IEKF迭代扩展卡尔曼滤波方程2.EsIKF公式推导2.1.预测公式2.2.校正公式2.2.1.误差状态观测方程2.2.2

Cc1924·2024-01-16 06:43

基于Pytorch的身份证及其他证件检测矫正模型应用

前言在做身份证和其他证件识别的时候，图片基本都不是摆正的状态，此时在进行OCR文字识别的提取文字信息的时候会出现很多误差，如何将证件摆正，再进行OCR文字识别就可以大大提高准确率。

番茄小能手·2024-01-16 06:59

（最全）数字经济-215个工具变量汇总（更新至2024年）

内生性问题通常是由于遗漏变量、双向因果关系或测量误差等原因造成的，这会导致估计结果出现偏误。工具变量的使用可以帮助解决这一问题。

T0620514·2024-01-16 03:14

Spark MLlib ----- ALS算法

LS算法是ALS的基础，是一种数优化技术，也是一种常用的机器学习算法，他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配，利用最小二乘法寻找最优的未知数据，保证求的数据与已知的数据误差最小。

创作者mateo·2024-01-16 02:54

【LV12 DAY14 UART 串口通信】

一次只能发送一个字节，串口通信不能累计发送，避免累积误差（例如1s发送1，接收方看到的是0.9s，依次10s即有1位的偏差）。异步通信就是发送方和

字母哥先生·2024-01-15 22:55

听说做好客流分析，可以提升门店业绩？

1、做好过店、进店客流统计，掌握门店客流变化规律客流统计是客流分析的数据基础，这里需要强调的是，客流统计的准确率至关重要，如果误差太大

ulucu888·2024-01-15 21:22

基于反卷积方法的重大突破：结构光系统中的测量误差降低3倍

然而，现有的测量系统在成像过程中存在不完美，会导致在不连续边缘周围出现测量误差。这种误差被称为“不连续引起的测量伪影”（DMA）。

3DCV·2024-01-15 17:46

QFN封装对国产双轴半自动划片机的性能有哪些要求？

1.高精度切割：QFN封装要求芯片的尺寸和形状误差要尽可能小，因此对国产双轴半自动划片机的切割精度提出了高要求。高精度的切割能够提高封装的良品率和稳定性。

博捷芯精密划片机·2024-01-15 17:43

【Leetcode】7.整数反转

还有使用print或者console时，输出整数如果太大的话，就会产生误差，所以需要把整数转为字符串进行输出第一：把整数转为字符串，正则匹配数字部分，然后使用reserve方法进行反转。

haha2333·2024-01-15 14:38

分类问题：人工神经网络（ANN）+BP算法（误差后向传播）+考试例题讲解

学习链接：分类问题：人工神经网络（ANN）+BP算法（误差后向传播）+考试例题讲解资料链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1ijvMQmwtRgLO4KDSsNODMw提取码：vyok

封印师请假去地球钓鱼·2024-01-15 12:00

测量误差 D1

测量误差是必然出现的结果。不会随着测量方法的改进或人员熟练度增加而消除。测量误差分为随机误差与系统误差。物体的真值是无法得知，可以有个约定真值，例如是多次测量下的平均值。

孤独的坚果儿·2024-01-15 11:32

第一章 MEMS惯性器件-加速度计误差分析

系列文章目录常用MEMS传感器参数分析和应用介绍系列，分十二个章节讨论相关问题：Outline：第一章MEMS惯性器件-加速度计误差分析第二章MEMS惯性器件-陀螺仪误差分析第三章国内工业和消费类厂商惯性器件

f_super·2024-01-15 10:28

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator

okimaru·2024-01-15 10:28

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

纯跟踪横向控制和算法仿真实现

他的思想就是基于当前车辆的后轮中心的位置，在参考路径上寻找一个预瞄点，假设车辆可按照一定转弯半径下行驶到该目标点，然后根据车辆当前位置到预瞄点距离、转弯半径和预瞄点与车头朝向夹角的几何关系来计算车辆的前轮转角，即控制车辆的横向跟踪误差

艰默·2024-01-15 09:46

PID横向控制和仿真实现

PID控制器是一种线性控制器，它将设定值与实际值进行比较，根据误差的大小，控制器会相应地调整系统的比例、积分和微分系数，以减小误差。PID控制器的基本公式为：u(t)=Kp∗e(t)+Ki∗∫0te

艰默·2024-01-15 09:10

excel统计分析——LSD多重比较

LSD法实质上是承租数据的t检验，只是使用了误差均方计算标准误，即对所有平均数的方法进行了合并。用表示达到显著差异的平均数的最小差数，则：其中，为标准误，（

maizeman126·2024-01-15 09:18

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

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