余弦损失函数第10页

Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统

为了应对这些挑战，我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进，构建出一个最先进的中文阅读理解系统。

奇点机智·2024-01-11 16:01

【深度学习PyTorch入门】6.Optimizing Model Parameters 优化模型参数

OptimizingModelParameters优化模型参数OptimizingModelParameters优化模型参数前置代码Hyperparameters超参数OptimizationLoop优化循环LossFunction损失函数

冰雪storm·2024-01-11 15:36

PyTorch知识图谱

2.模型构建：模型构建部分涵盖了神经网络层、模块、损失函数和优化器。包括各种神经网络层（如全连接层、卷积层、循环神经网络等）、模型构建（Sequential、Module等

xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21

《FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS》论文整理

二、Hint-BasedTraining思想1、hint层与guided层：2、核心思想：三、Fitnet训练过程及效果1、FItnet训练过程可以分为三个阶段：2、需要注意的问题：3、具体流程：4、损失函数

LionelZhao·2024-01-11 08:40

竞赛保研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

iuerfee·2024-01-11 07:49

神经网络中的损失函数（上）——回归任务

神经网络中的损失函数前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点smoothL1LossHuber

liuzibujian·2024-01-11 07:53

批量归一化

一、为什么要批量归一化损失函数出现最后,后面的层训练较快.数据在最底部底部的层训练较慢底部层一变

笔写落去·2024-01-11 06:37

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。

qq_19986067·2024-01-11 01:43

数模学习day11-系统聚类法

目录1.样品与样品间的距离2.指标和指标间的“距离”相关系数夹角余弦3.类与类间的距离（1）类间距离（2）类间距离定义方式1.最短距离法2.最长距离法3.组间平均连接法4.组内平均连接法5.重心法4.常用系统聚类法系统聚类法过程

WenJGo·2024-01-10 23:50

YOLOv8 损失函数改进 | 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你数据集。️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧 --聚焦于YO

一休哥※·2024-01-10 23:30

机器学习 -- 余弦相似度

这里就用到了余弦相似度。余弦相似度余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。两个

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

旋变检测AD2s1205手册学习笔记

旋变故障检测故障表信号丢失检测检测原理：任一旋变输入(正弦或余弦)降至指定的LOS正弦/余弦阈值以下时，器件会检测到信号丢失(LOS)。

我的老子姓彭·2024-01-10 19:07

基于DL的人脸超分辨率(FSR)任务综述

LR图像用于网络的训练，HR图像用于监督，网络生成的图片记为SR（superresolution），损失函数可以基于评估HR图像和SR图像之间的差异构建。

多少学一点吧·2024-01-10 19:00

高等数学第七版总结（同济大学版）

目录导数公式基本积分表一些初等函数两个重要极限三角函数公式诱导公式和差化角公式和差化积公式倍角公式半角公式正弦定理余弦定理反三角函数性质高阶导数公式——莱布尼兹（Leibniz）公式中值定理与导数应用曲率定积分的近似计算定积分应用相关公式空间解析几何和向量代数多元函数微分法及应用微分法在几何上的应用方向导数与梯度多元函数的极值及其求法重积分及其应用柱面坐标和球面坐标曲线积分与曲面积分曲线积分曲面积

是yu不是jin·2024-01-10 12:10

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

OTA损失函数替换标签分配（labelassignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolov5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py

Dynasty Song·2024-01-10 11:32

【AI】Pytorch 系列：学习率设置

a.有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和余弦退火CosineAnnealing。

路途…·2024-01-10 10:30

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

1.4.1梯度下降4.1、梯度下降的概念※【总结一句话】：系统通过自动的调节参数w和b的值，得到最小的损失函数值J。如下：是梯度下降的概念图。

帅翰GG·2024-01-10 10:24

2.2.3机器学习—— 判定梯度下降是否收敛 + α学习率的选择

2.2.3判定梯度下降是否收敛+α学习率的选择2.1、判定梯度下降是否收敛有两种方法，如下图：方法一：如图，随着迭代次数的增加，J(W,b)损失函数不断下降当iterations=300之后，下降的就不太明显了

帅翰GG·2024-01-10 10:24

模型参数访问

此时，我们的目标就是找到使损失函数最小化的模型参数。有时，我们希望提取参数，以便在其他环境中复用。

Kevin_D98·2024-01-10 07:59

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

损失函数蓝色曲线表示y=0时，变换预测值的曲线变化。绿色是似然函数，近似高斯分布，橙色是损失函数的梯度。L2损失函数的意义：当靠近原点的时候，梯度就

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数

林聪木·2024-01-10 05:58

大创项目推荐深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch实现语义分割5.1数据集准备5.2训练基准模型5.3损失函数

laafeer·2024-01-10 04:59

【freespace】HybridNets: End-to-End Perception Network

莫克_Cheney·2024-01-10 04:55

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法作用是，最小化一个损失函数；而如果我们要最大化一个效用函数，应该使用梯度上升法。这个二维平面描述了，当我们定义了

Debroon·2024-01-10 03:23

基于Matlab实现升余弦滚降滤波器冲激响应的产生、基带脉冲成形以及绘制基带信号眼图

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍在现代通信技术中,为了适应高效利用频带资源的发展要求,提高通信系统的有效性,可靠性和实用性,迫切需要高质量,高效率的基带信号成

机器学习之芯·2024-01-10 01:25

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失

Snu77·2024-01-09 15:16

梯度下降梯度消失梯度爆炸通俗易懂讲解对比

梯度下降梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数，从而训练出更准确的模型。我们可以将损失函数想象成一个山峰，梯度下降算法的目标就是找到这个山峰的最低点，也就是损失函数的最小值。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型预训练模型为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

前端开发_JavaScript_常用对象之Math对象

引用圆周率的写法是Math.PI，调用正余弦函数的

魔笛手7·2024-01-09 12:09

傅里叶级数、傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换的理解

目录1.傅里叶级数2.傅里叶变换1.傅里叶级数功能：能把任意周期性函数展开成一系列正弦、余弦函数的和。

穆_清·2024-01-09 12:50

初中数学：三角函数

1、锐角三角函数定义:锐角角A的正弦(sin),余弦(cos)和正切(tan),余切(cot)以及正割(sec)，余割(csc)都叫做角A的锐角三角函数。

生产队队长·2024-01-09 11:48

【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

目录一、YOLOv1简介二、YOLOv1网络结构三、YOLOv1的损失函数四、YOLOV1的不足五、YOLOv1的预测六、推荐参考资料一、YOLOv1简介YOLO是YouOnlyLookOnce的缩写，

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-09 08:10

机器学习的目标函数、损失函数

损失函数又叫代价函数。目标函数是一个更加广的概念。对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数。用损失函数来度量拟合程度：损失函数损失函数越小代表模型拟合的越好。

毕一·2024-01-09 07:42

数模学习day08-拟合算法

拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。

WenJGo·2024-01-08 23:53

YOLOv5改进之---EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

本文主要针对yolov5的iou损失函数进行改进，主要涵盖EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU这几种损失。

qq_41920323·2024-01-08 22:34

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

softmax回归+损失函数

2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding)三.网络框架四.softmax运算1.softmax前提知识2.softmax函数五.简单介绍几个损失函数总结前言经过后面不断学习

笔写落去·2024-01-08 13:42

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题

维斯德尔·2024-01-08 12:10

深度学习中的正则化指的是什么？

以下是几种常见的正则化技术：L1和L2正则化：L1正则化（Lasso正则化）：向损失函数添加参数权重的绝对值的和。这可以导致模型中某些权重变为零，从而产生一个更简单、更稀疏的模型。L2正则化（

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

目标检测-One Stage-YOLOv4

文章目录前言一、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四

学海一叶·2024-01-08 08:11

杂集

1负的似然函数为何可做“损失函数”？似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型seq2seqHMMRNN输入输出张量shape激活函数：RNN：tanh函数IRNN：RELU函数损失函数

weixin_51054833·2024-01-08 06:10

（2024，开源轻量级 MUSE，VQ-GAN，余弦掩蔽）aMUSEd：开源的 MUSE 复现

aMUSEd:AnOpenMUSEReproduction公和众和号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要3.方法5.结果S.总结S.1主要贡献S.2方法0.摘要我们提出了aMUSEd，这是一个基于MUSE的开源、轻量级的掩蔽图像模型（maskedimagemodel，MIM），用于文本到图像的生成。使用MUSE的参数的10％（800M参数，

EDPJ·2024-01-08 05:13

Boosting算法及wordvec笔记

2、选择损失函数，制定函数的评价标准要让机器在模型所定义的函数空间中找到目标函数，需要告诉机器目标函数需要具备什么样子特质。我们用损失函数

LaxChan·2024-01-08 02:02

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