余弦loss 第24页

目标检测算法回顾之损失函数的发展

目标检测总损失函数的发展简要概述分类的损失函数CElossFocallossAPlossDRloss定位的损失函数smoothL1lossBalancedL1lossKLlossIOUloss说明：本文仅供学习简要概述从任务上来看

xiaobai_Ry·2023-10-30 17:30

动手学深度学习——第四次

最小化loss，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数（lossfunction）的下降。这个步长η\etaη又称为学习速率。

湘溶溶·2023-10-30 16:27

氧化还原反应Redox reaction

氧化还原反应的记忆小口诀OilRig钻井平台OxidationIstheLossofelectrons.失去电子被氧化ReductionIstheGainofelectrons.得到电子被还原Reducingagent

月婵娟·2023-10-30 14:41

FPS如何计算？

在运行val.py后最后会出来Speed:0.1mspreprocess,5.4msinference,0.0msloss,0.4mspostprocessperimage这行输出代表了每张图的前处理,

毕竟是shy哥·2023-10-30 12:49

如果解决长尾数据（样本不均衡）

focalloss（多用于检测中二分类，不是严格意义上的长尾数据）这里介绍一下focalloss，他的目的在于通过减少易

CV大白菜·2023-10-30 11:56

【机器学习】loss损失讨论

大纲验证集loss上升，准确率也上升（即将overfitting？）

noobiee·2023-10-30 06:31

3GPP无线通信信道路损及基于python的计算

目录一、背景介绍二、Python实现三、参考资料一、背景介绍3GPP路损模型主要在38.901中的Table7.4.1-1:Pathlossmodels部分。

风暴之零·2023-10-30 04:55

分类数据的层次聚类算法，DIANA算法

对于分类数据进行层次聚类，常用的距离度量方法是基于匹配（matchingcoefficient）、杰卡德相似系数（Jaccardsimilaritycoefficient）或余弦相似系数（cosinesimilaritycoefficient

阿卡西番茄酱·2023-10-30 00:22

浅析自监督深度估计中的光度损失(Photometric Loss)

文章目录一、前言二、自监督单目深度估计原理三、光度损失参考文献一、前言在自监督单目深度估计中，我们常常见到这样一个损失函数作为FinalLoss的一部分存在：这个loss看起来比较复杂，网上资料也比较少

error_or_hero·2023-10-29 22:30

单目深度估计之图像重构原理解析

一、参考资料浅析自监督深度估计中的光度损失(PhotometricLoss)二、图像重构原理设输入位姿估计网络的3帧连续单目序列为，其中ttt为时间索引，t>0t>0t>0。

花花少年·2023-10-29 22:56

微调codebert、unixcoder、grapghcodebert完成漏洞检测代码

LicensedundertheMITLicense.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorch.nnimportCrossEntropyLoss

余生有烟火·2023-10-29 22:05

线性分类（Linear Classification）

另一个是损失函数（lossfunction），它是用来量化预测分类标签的得分于真实标签之间的一致性。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。

wijg·2023-10-29 20:51

PCIE信号完整性分析仿真

总线端到端的数据传输5、8B/10B编码的原理6、PCIE3.0合规要求,抖动值7、PCIE3.0合规要求,发送TX8.0GT/S8、PCIE3.0合规要求,接收最小RX8.0GT/S9、TxandRxReturnLoss10

bo2016·2023-10-29 18:47

一文搞定YOLO3训练自己的数据集

文章目录前言1制作自己的数据集2安装darknet3建立软链接4训练文件准备5训练数据集6验证模型6.1loss曲线图6.2计算AP和mAP7批量测试模型前言本文默认大家已经安装好TF-gpu环境，没有安装好的伙伴请先看下文一文多图搞定

小鹏聊智驾·2023-10-29 18:03

【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础

.分类2.特点3.工作原理4.神经网络示意图5.神经网络进行监督学习6.深度学习的发展三、神经网络基础1.二分分类(BinaryClassification)2.logistic回归变量定义损失函数(lossfunction

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:56

主流大模型训练库和框架的介绍

文章目录前言1.主流大模型框架介绍前言参考：Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因1.主流大模型框架介绍

泰勒朗斯·2023-10-29 12:10

C#计算求两个向量的夹角

方法1通过两个向量的法向量的点乘的反余弦获取弧度，然后通过弧度获取角度Mathf.Acos(Vector3.Dot(a.normal,b.normal))*Mathf.Rad2Deg方法2通过两个向量的法向量的叉乘的模长的反正弦获取弧度

qq_283886981·2023-10-29 08:59

2019-08-28

hidden_inithidden_repackaged（detach）modelloss_fn(output，target)loss.backwardoptimizer.zero_gradoptimizer.stepevaluation

Jessie_83bf·2023-10-29 05:59

pytorch 笔记：KLDivLoss

1介绍对于具有相同形状的张量ypred和ytrue（ypred是输入，ytrue是目标），定义逐点KL散度为：为了在计算时避免下溢问题，此KLDivLoss期望输入在对数空间中。

UQI-LIUWJ·2023-10-29 05:04

pytorch笔记：TRIPLETMARGINLOSS

所有输入张量的形状都应为(N,D)2基本使用方法torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0,p=2.0,eps=1e-06,swap=False,size_average

UQI-LIUWJ·2023-10-29 05:57

DETR原理与代码超详细解读

文章目录前言一、DETR论文原理1、DETR整体介绍2、DETR论文贡献3、DETR模型框架4、DETR基于二分图匹配的LOSS二、DETR环境安装1、安装基础环境2、pycocotools安装3、其它环境安装

tangjunjun-owen·2023-10-29 01:37

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3

程旭员·2023-10-28 22:33

转 Unity Mathf 数学运算(C#)

Mathf.Acos反余弦staticfunctionAcos(f:float):float以弧度为单位计算并返回参数f中指定的数字的反余弦值。

追求源于热爱！·2023-10-28 22:49

Unity把余弦值转成弧度和角度

Vector3RoleForwardV=MainRole.transform.forward;Vector3RoleToMonsterV=Monster.transform.position-MainRole.transform.position;floatDotResult=Vector3.Dot(RoleForwardV,RoleToMonsterV.normalized);//点乘两个单位向

青子leosq·2023-10-28 21:43

Gradient Descent (梯度下降)

在构建模型时，往往需要对数据进行学习，而梯度下降就是为了让模型更好的去学习数据从而使损失函数(LossFunction)的值达到最小或者尽可能的小。

倒着念·2023-10-28 20:55

2021-05-06

:,:,:,4:5]#置信度，判断网格内有无物体giou=tf.expand_dims(self.bbox_giou(pred_xywh,label_xywh),axis=-1#2-相对面积bbox_loss_scale

芜青子·2023-10-28 19:51

曲线加速【C#】

其中，Math.Cos函数用于计算余弦值。在Main方法中，我们创建了一个CurveAccel

cfqq1989·2023-10-28 15:34

Task02 PyTorch进阶训练技巧

datawhalechina/thorough-pytorch本task注重于pytorch在实际使用中的一些操作~较为实用1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss

从你美丽的流域·2023-10-28 12:13

多分类loss学习记录

这里简单的记录在人脸识别/声纹识别中常用的分类loss。详细原理可以参考其他博客。

weixin_43870390·2023-10-28 09:53

论文阅读——DistilBERT

ArXiv：https://arxiv.org/abs/1910.01108TrainLoss:DistilBERT：DistilBERT具有与BERT相同的一般结构，层数减少2倍，移除token类型嵌入和

じんじん·2023-10-28 05:14

反向传播法（backpropagation）的基本原理

反向传播backpropagation,李宏毅神经网络的结构：loss（损失）的计算：L(θ)=∑n=1NCn(θ)L(\theta)=\sum_{n=1}^{N}C^{n}(\theta)L(θ)=n

星海浮生·2023-10-28 04:50

polyloss详解

1、常见的泰勒展开公式2、polyloss引入动机2.1、polyloss定义polyloss通过泰勒展开来逼近损失函数的简单框架，将损失函数设计为多项式函数的线性组合2.2、polyloss主要贡献提出了一个新的框架来理解和设计损失函数

frostjsy·2023-10-28 03:46

loss&BN

stilltipsforlearningclassificationandregression关于softmax的引入和作用分类问题损失函数-MSE&Cross-entropy⭐BatchNormalization（BN）⭐想法：直接改errorsurface的landscape，把山铲平featurenormalization那我们如何继续传播normalization的参数呢？添加参数γ，β调

Selvaggia·2023-10-28 01:12

【1024程序员节】献上朱毅大神的多模态串讲速览

对比学习：让模型抽取特征构建image-textpair，训练至positivepair余弦相似度高，反之negativepair余弦相似度低。

别码了W哥·2023-10-28 00:37

推荐算法：基于物品的协同过滤与余弦相似矩阵(附python源码与项目)

lm_is_dc·2023-10-27 21:52

Shader基础笔记（4）- 基础纹理

("ColorTint",Color)=(1,1,1,1)_MainTex("MainTex",2D)="white"{}_Specular("Specular",Color)=(1,1,1,1)_Gloss

邱宏健·2023-10-27 21:21

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

[Python图像处理] 基于离散余弦变换的安全扩频数字水印

基于离散余弦变换的安全扩频数字水印数字水印基于离散余弦变换的安全扩频数字水印实现安全扩频数字水印相关链接数字水印数字水印是可见的或不可见的标识码，这种标识码被永久嵌入图像中，并且即使在解码过后后仍存在于图像中

AI technophile·2023-10-27 19:58

One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True

使用grad=torch.autograd.grad(loss,self.

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:09

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析

GPT3:超大规模只有encoder：Bert：同时使用上下文进行编码Roberta：相比bert主要是在训练参数上做了调整：batchsize，adam参数，训练数据、nsploss、epoch数，词表大小

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:38

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2交叉熵损失4.1.3交叉熵损失函数和softmax的关系4.1.4为什么使用NCEloss4.2

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion=nn.CrossEntropyLoss

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

[Kaggle] M5 Forecasting - Accuracy summary

ChapterBackgroudFeatureengineeringDataselectionLossfunction&weightTrainStrategyPostprocess&shakeupTopsolutionanalysisBackgroudM5Forecasting-Accuracy

Salon_sai·2023-10-27 10:34

技术美术自学——PBR材质通道基础常见贴图种类列举（求dalao轻喷）

BaseColorMap金属纤维贴图Metallic(Grayscale–Linear)光泽度Roughness(Grayscale-Linear)非共用部分（高光反射/光泽度流程Specular/GlossinessWorkflow

小楼昨晚又断网·2023-10-27 09:23

【3D目标检测】PDV（Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection）

目录概述细节点密度问题网络结构3D体素特征提取网络体素点质心定位密度感知的RoIGridPooling密度置信度预测loss概述首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络。

可乐大牛·2023-10-27 07:35

LSAE：Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 场景文本检测----论文阅读笔记

LearningShape-AwareEmbeddingforSceneTextDetection香港中文大学和腾讯优图共同发表在2019CVPR论文地址：jiaya.me/papers/textdetection_cvpr19.pdf贡献提出了Shape-AwareLoss

CharlesWu123·2023-10-27 07:00

论文阅读《Accurate Few-shot Object Detection with Support-Query Mutual Guidance and Hybrid Loss》

Background＆Motivation文中将Few-shot学习分为两类：metric-based和optimization-based，后者是元学习的方法。将Few-shot目标检测分为：finetuning-based和finetuning-free。然而以上这些方法都存在几个问题：support中的信息没有指导query中boundingbox的产生，support和query之间缺少交

不说话装高手H·2023-10-27 07:57

三面角与球面三角

sin⁡csin⁡γ\frac{\sina}{\sin\alpha}=\frac{\sinb}{\sin\beta}=\frac{\sinc}{\sin\gamma}sinαsina=sinβsinb=sinγsinc余弦定理

码泉·2023-10-27 03:39

再见我的二零一九·你好我的二零二零

想家了年夜饭02.06新年签-长乐哈哈哈，真的是傻乐的一年呢长乐02.15HappyKinKinday-这一天夕阳很美可惜自己在莫名生气情人节前后一直在吵架认识到自己很多坑sunset03.19战胜Glossophobia

FresaYuan·2023-10-27 02:31

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