余弦loss 第28页

【深度学习】一文看尽Pytorch之十九种损失函数

01基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x

风度78·2023-10-15 14:57

loss函数之PoissonNLLLoss，GaussianNLLLoss

PoissonNLLLoss真实标签服从泊松分布的负对数似然损失，神经网络的输出作为泊松分布的参数λ\lambdaλ。泊松分布是一种离散分布，概率计算如下：P(Y=k)=λkk!

旺旺棒棒冰·2023-10-15 14:57

【Pytorch】深度学习之优化器

文章目录Pytorch提供的优化器所有优化器的基类`Optimizer`实际操作实验参考资料优化器根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签的工具学习目标

自律版光追·2023-10-15 14:25

【Pytorch】深度学习之损失函数

文章目录二分类交叉熵损失函数交叉熵损失函数L1损失函数MSE损失函数平滑L1(SmoothL1)损失函数目标泊松分布的负对数似然损失KL散度MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失

自律版光追·2023-10-15 14:55

iOS--动画之view绕view旋转

该动画利用三角形的正余弦定理来实现核心代码_imageView=imageView;self.center=CGPointMake(_radius*sinf(_angle)+_imageView.center.x

Coder_Ray·2023-10-15 13:34

OPUS解码器PLC

OPUS解码器支持PLC（PacketLossConcealment）技术。在音频通信中，网络丢包是常见的情况。

hhy980205·2023-10-15 11:10

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

这个的原因是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建也就是说传递的时候loss.backward()需要加上一个参数loss.backward(torch.ones_like(loss))这样就可以啦

安之若醇·2023-10-15 10:38

一些基础知识

xxxxxpipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simplewgetgoogle.com可以快速看你的服务器到底有没有链接代理benchmark和baselineL1loss

安之若醇·2023-10-15 09:02

Stable Diffusion绘画

正向提示词：1girl,brownhair,multicoloredhair,greeneyes,maid,maidheaddress,maidapron,cherryblossoms,sunbeam,

徐同保·2023-10-15 09:51

Tensorflow2 中对模型进行编译，不同loss函数的选择下输入数据格式需求变化

一、tf2中常用的损失函数介绍在TensorFlow2中，编译模型时可以选择不同的损失函数来定义模型的目标函数。不同的损失函数适用于不同的问题类型和模型架构。下面是几种常见的损失函数以及它们的作用和适用场景：1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）：MSE是回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的平均平方差。较大的误差会得到更大的惩罚，适用于回归任务。model.co

空中旋转篮球·2023-10-15 08:06

09. 机器学习- 逻辑回归

线性回归回顾在上一节课中，我们定义了model，loss函数以及求导函数。最后我们用for循环来完成了求导过程。本节课一开始，咱们先来对上一节课的代码做一次优化，优化后的代码也会上传到课程代码仓库内。

茶桁·2023-10-15 07:24

用于物体识别和跟踪的下游任务自监督学习-2-（计算机视觉中的距离度量+损失函数）

余弦相似性距离：余弦相似性测量向量空间模型（VSM）中两个向量之间的距离。余弦相似性Sc（τa，τp）和两个向量τa和τp之间对应的余弦距离Dc（τa、τp）可以定义如下2.6式

知新_ROL·2023-10-15 04:22

【红外与可见光图像融合】离散平稳小波变换域中基于离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文献1概述基于SWT_DCT_SF的红外与可见光图像融合方法是一种通过结合离散稳态小波变换（DSWT）、离散余弦变换（DCT）和局部空间频率

长安程序猿·2023-10-15 04:45

Keras中文文档评估标准Metrics

model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['mae','acc'])fromkerasimportmetricsmodel.compile

lbzb456·2023-10-15 00:18

2020-06-07

Loveisaplaythatapersonwhogetsgainsandlosses.爱情是场患得患失的戏。

Nopainnoga_74d2·2023-10-14 23:47

2022-05-08

2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词精读:multipleparticipategymnasticsmatureblossomself-disciplineaccountablearenaelitecommitmentepisode

08郭穗琪·2023-10-14 22:19

Fbank及MFCC学习

对fbank做离散余弦变换（DCT）即可获得mfcc特征。MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficient

shadowismine·2023-10-14 18:31

loss函数之CosineEmbeddingLoss，HingeEmbeddingLoss

CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似。常用于非线性词向量学习以及半监督学习。

旺旺棒棒冰·2023-10-14 15:05

PyTorch深度学习实践第二集线性模型 y=wx

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x,w):y_p=w*xreturny_pdefloss

Newjet666·2023-10-14 14:28

PyTorch深度学习实践第二集线性模型 y=wx+b

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[3.0,5.0,7.0]defforward(x,w,b):y_p=w*x+breturny_pdefloss

Newjet666·2023-10-14 14:28

《PyTorch深度学习实践》第二讲线性模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#定义模型defforward(x):returnx*w#损失函数defloss

稚皓君·2023-10-14 13:25

RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one.

RuntimeError:Expectedtohavefinishedreductionintheprioriterationbeforestartinganewone.问题描述问题探究forward输出多个参数但不参与loss

EstrangedZ·2023-10-14 12:14

computer vusion software

v-source.htmlbeforealinkmeansthelinkpointstoabinaryfile,notareadablepage)ResearchCodeArationalmethodologyforlossycompression-REWICisasoftware-basedimplementationofaaration

weixin_33794672·2023-10-14 10:44

Epoch、batchsize、episode、iteration

一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。1.2batch_size中文名称是批大小，之前的6400个样本，如果送一个样本进去，就更新一次网络的权重，也就是在线学习。

丿香橙灬蓝莓·2023-10-14 09:03

【MTK】【WIFI】手机和综测仪器误差在5db左右误差

在测试的时候发现CMU设置的信号强度和工程模式差异过大原因分析是因为5GRxFeloss没有填写导致如下设置5GWF0Tx/RxFeloss;指的是chipout到测试座处的loss;5*0.5=2.5dB

专业开发者·2023-10-14 05:42

3DMAX渲染慢？一些小方法提升3DMAX渲染速度~

3.尽量少添加光泽（Glossy）效果，容易拖累渲染速度。4.精模一般在特写镜头或者离相机特别近的时候使用，按需选择就好。5.控制模型面数，场景面数越多，算图、渲染速度越慢，合理使用减面命令。

小白的建模·2023-10-14 04:51

opencv dnn模块示例(18) 目标检测 object_detection 之 pp-yolo、pp-yolov2和pp-yolo tiny

1.1.2、DetectionNeck1.1.3、DetectionHead1.2、Tricks的选择1.2.1、更大的batchsize1.2.2、滑动平均1.2.3、DropBlock1.2.4、IOULoss1.2.5

aworkholic·2023-10-14 02:28

Java计算余弦值的方法_Java基于余弦方法实现的计算相似度算法示例

本文实例讲述了Java基于余弦方法实现的计算相似度算法。分享给大家供大家参考，具体如下：(1)余弦相似性通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。

weixin_39633954·2023-10-13 19:39

向量的夹角余弦公式_文本相似度之余弦夹角度量算法

下面介绍一个详细成熟的向量空间余弦相似度方法计算相

愙賗·2023-10-13 19:09

余弦向量相似性和SIFT算法在股票相似性中的使用(1)

最近，我在做关于股票相似性的东西。就是对于不同股票或者同一股票在不同时间段内的走势的相似判断。取个例子:下图为原股票的K线图(使用JFREEChart生成)然后在我们的K线图集中选出最相似的几个K线图。这个问题可以化为图片的相似性问题。然后我就去搜索图片相似算法的算法，找到了几个，比如PHASh，直方图，SIFT等。PHASH和直方图过于简单，提取不到有用的信息，最后就选用了出名的SIFT算法。必

xiao_sysu·2023-10-13 19:38

搜索高维向量余弦相似度的优化原理+算法实现

目录1、定义2、优化思路2.1、传统方法2.2、优化方法3、数学原理4、实验程序(Java)1、定义余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。

黎明鱼儿·2023-10-13 19:38

自然语言处理（二）：余弦算法计算词汇相似度

预备知识：欧式距离与余弦相似度计算方法1、欧式距离随机取出两个词向量A和B,A的词向量表示为[A1,A2,A3…An]，B的词向量表示为[B1,B2,B3…Bn]。

悠哉的咸鱼·2023-10-13 19:34

java算法（1）——余弦相似度计算字符串相似率

余弦相似度计算字符串相似率功能需求：最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻，储存到公司数据中。

阿舒带你学编程·2023-10-13 19:31

使用余弦相似度算法计算文本相似度-数学

20211201也就是效果皮尔逊>余弦>欧式余弦相似度的局限皮尔逊的优势，相当于是改进版余弦相似度欧式与余弦欧式侧重于直线距离归一化之后的欧式和余弦的效果也不同比如0,1和1,0tfidf用余弦相似度就足够

weixin_ry5219775·2023-10-13 19:00

cos相似度算法余弦距离计算

定义余弦距离，也称余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异大小的度量。

工程师小哥·2023-10-13 19:28

使用余弦算法计算向量相似性

importpandasaspdimportnumpyasnpimportopenaifromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityopenai.api_key='sk-????'embedding_model="text-embedding-ada-002"embedding_encoding="cl100k_ba

梦实现了吗·2023-10-13 19:52

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

2.1OutputaDistributionofpredictionwithSoftmax2.2SoftmaxLayerExample,2.3LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpyCrossEntropyinPyTorch

河图洛水·2023-10-13 17:37

使用DialogFragment时出现的问题

Dismiss的时候会报错CannotperformthisactionafteronSaveInstanceState网上找了很多都是说把commit()方法替换成commitAllowingStateLoss

LanceHsiung·2023-10-13 16:18

文本向量化方法比较：tf-idf、doc2bow、doc2vec、lsi、lda

用余弦距离计算相似度以判断向量化效果tf-idf、doc2bow稀疏，适合短文本doc2vec效果时好时坏，偶然性大，不稳lsi、lda效果好且较稳，但lda计算量偏大fromgensim.modelsimportdoc2vecfromgensimimportcorpora

帅气的学术狗·2023-10-13 14:48

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。

vision-bf843c664b8ba0ff49d2921237500c77d82f2d04/references/segmentation/train.pyNotusingdistributedmodeNamespace(aux_loss

NewDay_·2023-10-13 13:19

TensorFlow2.0之LeNet-5实战

TensorFlow2.0之LeNet-5实战fromtensorflow.kerasimportSequential,layers,losses,optimizers,datasetsimporttensorflowastfdefmain

xingS1992·2023-10-13 09:54

《YOLOv7高阶自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战& 专栏目录

http://t.csdnimg.cn/tYI0c✨✨✨前沿最新计算机顶会复现YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况目录全网首发&独家改进2023年最新成果&二次创新loss

AI小怪兽·2023-10-13 08:48

[深度学习][转载]yolov5中3个损失函数含义

1.2loss函数YOLOv5的损失函数主要由三部分组

FL1623863129·2023-10-13 07:18

yolov5中的位置损失到底有哪些？

目录1.IOUloss2.GIOU3.DIOU和CIOU5.SIOU6.EIOU7.WIOU8.MPDIOU别人问目标检测有几个损失函数？我答：三个。别人笑了笑。我问：难道我说记错了？

猫猫与橙子·2023-10-13 07:17

图像分割论文学习小记录1——FastInst（CVPR23）

研究背景与意义研究意义贡献网络结构分析LightweightpixeldecoderInstanceactivation-guidedqueriesGroundtruthmask-guidedlearningLossfunction

。 7.·2023-10-13 05:13

tensorflow 如何自定义损失函数

1.格式defcustom_loss(y_true,y_pred):#calculateloss,usingy_predreturnlossmodel.compile(loss=custom_loss,

HoveXb·2023-10-13 00:42

torch.max(input, dim)使用解释

在深度学习的多分类神经网络统计预测正确的个数1.函数结构torch.max(input,dim)input是一个softmax函数输出的tensor（当然，如果用CrossEntropyLoss()，最后一层是一个全连接层

ShuaS2020·2023-10-12 22:21

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

目录（注意本文jupyterlab编写）预先导入数据模型原型（用作对比）自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

倾斜摄影三维模型的OSGB转换3DTiles、OBJ格式的纹理压缩几个关键处理技术浅析

1、JPEG压缩：JPEG是一种基于离散余弦变换的有损压缩技术，可以将图像

3D探路人·2023-10-12 13:47

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

元学习对每个任务中的每个样本进行训练得到每个任务的loss，并得到任务的损失和losses。对losses进行优化来更新元学习模型的参数。MA

lude·2023-10-12 08:21

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