余弦loss 第35页

optimizer和loss.backward()相关函数

optimizer.zero_grad()#梯度清零(一定要先进行梯度清零，这样tensor里面的grad就不会累加)loss.backward()是用来求导的optimizer.step()一般来说根据求来的导数进行梯度下降算法来更新参数上面的顺序步骤不能变

小宋加油啊·2023-09-14 12:05

(Pytorch)判断一个tensor中是否存在nan

nan的原因有非常之多，这里就不介绍了,大家可以看看模型的权值以及loss或者中间变量变成了nan怎么回事。我们首要是对一些你认为关键的tensor变量进行检测是否为nan

音程·2023-09-14 11:57

深度学习框架之caffe(七)-layer层

VisionLayers1.卷积层(ConvolutionLayer)2.池化层(PoolingLayer)Activation/NeuronLayers1.ReLU(Rectified-LinearandLeaky)LossLayersUtilityLayers1

踩坑第某人·2023-09-14 09:45

tensorboard的使用

1引入1.1从pytorch1.1后可以使用tensorboard1.2常见的两种tensorboard展示数据的例子：tensorboard展示例子.png*右侧loss图像，左侧展示训练的第N布的output

过气海豹·2023-09-14 09:32

Successful Algorithmic Trading 学习笔记（二）

一系列的收益和损失积累起来成总收益和损失（P&L，profitandloss）。对交易算法进行回测的主

SimonXiong·2023-09-14 01:34

【交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss详解-附代码实现】

CrossEntropyLoss什么是交叉熵softmax损失计算验证CrossEntropyLoss输入输出介绍验证代码多维交叉熵验证代码什么是交叉熵交叉熵有很多文章介绍，此处不赘述。

y_dd·2023-09-13 23:22

基于YOLOv7网络模型的高效SMD-PCBA检测

AnefficientSMD-PCBAdetectionbasedonYOLOv7networkmodel1、模型1、CA注意力检测头1.2反馈传播路径增强特征融合1.3Improvementoflocationloss2

毕竟是shy哥·2023-09-13 23:24

Hbase解决ERROR: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for /hbase/master报错

1、在单机模式中，要先修改一个文件：/usr/local/hbase/conf/hbase-site.xmlhbase-site.xml内容：hbase.rootdirfile:///usr/local/hbase/hbase-tmp保存运行start-hbase.shhbaseshell报错报错原因：可能是因为之前启动过hadoop，然后里面/usr/local/hbase/hbase-tmp有

鸡肋是鸡肋！·2023-09-13 21:40

回归 Regression

损失函数：对w求导，令其=0，找出最小loss。矩阵求导：两个最基本的概念：分子布局和分母布局

accosmos·2023-09-13 20:24

在yolov7中训练yolov5模型，yolov5使用OTA loss

此外，yolov7加入了OTAloss，性能要略好于yolov5的

CodingInCV·2023-09-13 20:21

(二)Ardupilot软件分析及代码架构

然后再看文件1.建立两个基本坐标系：地理坐标系和载体坐标系，保证两个基本坐标系的正确转化一般使用旋转矩阵实现坐标系转换：四元数运算(q0123)；欧拉角(XYZ轴-roll/pitch/yaw)；方向余弦矩阵

vzhb·2023-09-13 16:04

The loss of the Titanic

vocabulary1sailfor驶向2crew水手3colossal庞大的4watertight不漏水的5compartment密封舱6tragic悲惨的7liner班船8narrowly刚刚，勉强

南有乔木殷其雷·2023-09-13 12:30

损失函数（loss function）（基本介绍，作用，场景，特点，常见损失函数，代码示例）

一、损失函数是什么损失函数（LossFunction）是机器学习和深度学习中的一个重要概念，用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或误差。

一路向前，积极向上·2023-09-13 12:08

图片mask任务和自监督损失函数MAE、Beit、MarkFeature、DINO、DINOv2

MAE(MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners)来自MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners，Ourlossfunctioncomputesthemeansquarederror

taoqick·2023-09-13 12:30

【pytorch】nn.SmoothL1Loss 函数使用

SmoothL1Loss1、SmoothL1Loss2、nn.SmoothL1Loss函数使用1、SmoothL1Loss本方法由微软rgb大神提出，FastRCNN论文提出该方法1）假设x为预测框和真实框之间的数值差异

Enzo 想砸电脑·2023-09-13 09:10

F.smooth_l1_loss, F.cross_entropy ,F.binary_cross_entropy 计算细节的探究

网络训练的时候，都会遇到一些常用的loss函数，很多常用的loss函数被封装的很好，但是我在使用的时候，总是觉得像黑盒子，知道函数的大概形式，有些细节不了解，因此挑了几个常用的loss函数进行了重新

仙女修炼史·2023-09-13 09:10

目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

目标检测回归损失函数1、SmoothL1Loss2、IoULoss3、GIoULoss（Generalized-IoULoss）4、DIoULoss（Distance-IoULoss）5、CIoULoss

Enzo 想砸电脑·2023-09-13 09:09

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

前言深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN

千音qy·2023-09-13 09:39

PyTorch学习笔记：nn.SmoothL1Loss——平滑L1损失

PyTorch学习笔记：nn.SmoothL1Loss——平滑L1损失torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean

视觉萌新、·2023-09-13 09:09

L1 、 L2 、 smooth L1 loss

均方误差MSE(L2Loss)均方误差（MeanSquareError，MSE）是模型预测值f(x)与真实样本值y之间差值平方的平均值，其公式如下MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法

THE@JOKER·2023-09-13 09:07

深度学习(23):SmoothL1Loss损失函数

0.基本介绍SmoothL1Loss是一种常用的损失函数，通常用于回归任务中，其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小，从而使模型更加健壮。

biter0088·2023-09-13 09:35

21个GIF动图让你了解各种数学概念

轻松的解决二项式乘法4、对数解法技巧5、矩阵转置的技巧6、勾股定理7、多边形的外角之和总是等于360度8、圆周率π9、一弧度就是长度刚好等于半径的一段圆弧所对的圆心角10、在Y轴上使用正弦(红色)，在X轴上使用余弦

web前端技术·2023-09-13 08:32

无损剪切音视频文件的跨平台工具： LosslessCut | 开源日报 0908

mifi/lossless-cutStars:17.3kLicense:GPL-2.0LosslessCut是一款跨平台的FFmpegGUI工具，它可以对视频、音频和字幕等相关媒体文件进行快速无损操作。

开源服务指南·2023-09-13 07:13

SSD代码详解（pytorch）

PriorBox生成SSD中引入了priorbox,其实和anchor类似，就是一些目标的预选框；后续通过classificationloss和boundingboxregressionloss确定真实的目标位置

BlueCCircle·2023-09-13 07:42

Halcon参考手册，第二十八章 Tuple, 元组

tuple_acos计算元组的反余弦。tuple_add添加两个元组。tuple_asin计算元组的反正弦值。tuple_atan计算一个元组的反正切。

萧泊·2023-09-13 05:36

神经网络 05(损失函数)

一、损失函数在深度学习中,损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数,衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：损失函数（lossfunction

Darren_pty·2023-09-13 05:25

pytorch中的seq2seq的人们国籍分类的示例

用字符级别的循环神经网络来判断一个人的名字是哪个国家的常用名-知乎(zhihu.com)请认真研读这一篇文章,这里面有些地方还是有些陈旧的，比如，传进model不一定要Variable，现在直接用tensor也可以3.关于这个nn.NLLloss

诚威_lol_中大努力中·2023-09-13 01:44

yolov5+Repulsion损失函数，解决密集遮挡问题(附带代码可用)

文章目录1.RepLoss设计思想2.RepLoss主要工作2.1吸引项2.2排斥项（RepGT）2.3排斥项（RepBox）2.4总结3.yolov5+Repulsion3.1rep_loss.py3.2loss.py3.3hyp.scratch.yaml4

自由自在的鱼丶·2023-09-12 21:13

距离度量方法

距离度量方法一、欧式距离(EuclideanDistance)二、余弦相似度(CosineSimilarity)三、汉明距离(HammingDistance)四、曼哈顿距离(ManhattanDistance

躬身入世，以生证道·2023-09-12 20:38

网络训练时出现loss为nan的情况(已解决)

最近在使用SSD网络跑自己的数据集时，训练刚开始就出现loss=nan值的情况，经过多方查找资料，发现训练过程中loss出现nan值时，一般是下列问题导致的：数据集的问题，可能存在数据本身就存在nan值

高的好想出去玩啊·2023-09-12 18:22

论文阅读 (100)：Simple Black-box Adversarial Attacks (2019ICML)

文章目录1概述1.1要点1.2代码1.3引用2背景2.1目标与非目标攻击2.2最小化损失2.3白盒威胁模型2.4黑盒威胁模型3简单黑盒攻击3.1算法3.2Cartesian基3.3离散余弦基3.4一般基

因吉·2023-09-12 17:42

在屏幕上用“*”显示0~360度的余弦函数cos(x)曲线

运行结果如图所示代码如下#include//万能开头//#include//#includeusingnamespacestd;intmain(){doubley;intx,m;for(y=1;y>=-1;y-=0.1)/*y为列方向，值从1到-1，步长为0.1*/{m=acos(y)*10;/*计算出y对应的弧度m，乘以10为图形放大倍数*/for(x=1;x

惑星撞地球·2023-09-12 17:07

【扩散模型】4、Improved DDPM | 引入可学习方差和余弦加噪机制来提升 DDPM

文章目录一、背景二、ImprovedDDPM——提升Log-likelihood2.1可学习的方差2.2改进noiseschedule2.3降低梯度噪声三、效果论文：ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels代码：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/openai/improved-d

呆呆的猫·2023-09-12 17:27

深度学习模型调参经验

看看loss的下降情况，再选用效果更好的值。batch_size太小，收敛得慢，导致网络收敛不稳定，可能准确率来回震荡，因此需要把基础学

小小白2333·2023-09-12 17:56

北邮通信原理期末试卷2022-2023

若基带采用矩形脉冲，则发送信号的主瓣带宽是kHz,若基带采用滚降因子为0.2的升余弦频谱滚降，则发送信号的带宽是kHz。

bunny playing games·2023-09-12 10:09

pytorch（b站小土堆学习笔记P16）

损失函数和反向传播常用loss函数1.L1LOSSloss=nn.L1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(

Wall-E99·2023-09-12 09:32

Pytorch 中的AverageMeter 造成内存泄漏

Pytorch中的AverageMeter造成内存泄漏解决方法1解决方法2解决方法1average_meter.update({"key_loss":keynet_loss,"ori_loss":ori_loss

坐在墙上的猫·2023-09-12 09:27

AWS SAA C003 S3 Type

AsolutionsarchitectisusingAmazonS3todesignthestoragearchitectureofanewdigitalmediaapplication.ThemediafilesmustberesilienttothelossofanAvailabilityZone.Somefilesareaccessedfrequentlywhileotherfilesare

冰霜icefrost·2023-09-12 07:05

Cascade-MVSNet CVPR-2020 学习笔记总结译文深度学习三维重建

文章目录4Cascade-MVSNetCVPR-20204.0主要特点4.1背景介绍4.2代价体构造回顾4.3Cascade-MVSNet4.4Loss的设置4.5Cascade-MVSNet实战操作4.6

R-G-B·2023-09-12 07:28

【深度学习】分类损失函数解析

2.解析二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）：torch.nn.BCELoss()是用于二元分类的损失函

笃℃·2023-09-12 07:56

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v3算法详解

百度飞桨零基础实践深度学习目标检测系列学习笔记目录YOLOv3结构YOLOv3网络结构特点：shape格式与先验框box的处理流程训练策略与损失函数预测框:正例(positive)、负例(negative)、忽略样例(ignore)损失函数：置信度loss

杭哈哈·2023-09-12 05:10

policy-gradient和q-learning区别

其中一个区别就是，q-learning总是用Q现实-Q估计来获得loss，从而更新参数。但基础版本的policy-gradient都不用这些。

Iverson_henry·2023-09-12 04:08

ColossalAI-Chat训练手册（RLHF）

目录1、什么的RLHF流程？2、环境安装3、训练&运行3.1、模型下载3.1、SFT(supervisedfine-tuning)3.2、训练奖励模型（Trainingrewardmodel）3.3、RL（TrainingmodelusingpromptswithRL）3.4、使用模型进行应答3.5、playground3.6、应答效果4、异常记录4.1llama爆显存4.2bloom模型报Err

IT一氪·2023-09-11 23:26

基于python的matplotlib、numpy库实现的图形绘制（数据可视化）

一、sin，cos函数1.题目要求编写程序，绘制正弦曲线和余弦曲线。提示：利用numpy的linspace()、sin()或cos()函数生成样本数据、正弦或余弦值。

阿勉要睡觉·2023-09-11 22:05

为迪奥开场，走维秘舞台，却在最火的时候选择去做程序员？！

卡莉·克劳斯(KarlieKloss)，算是维多利亚的秘密秀场上最火的超模之一了。但在超模事业最好的时候，她却选择去学习编程。

赵小炸·2023-09-11 22:56

MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding BoxRegression

MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegressionMPDIoU:一个有效和准确的边界框损失回归函数摘要边界框回归(Boundingboxregression

长沙有肥鱼·2023-09-11 22:34

神经网络注意力机制 Q K V 理解

首先变成单位向量，模为1，内积就是夹角的余弦。图中明显，never向量与never向量的余弦值为1，向量完全共线。知乎看到图片觉得不错。但是总觉得有问题。

look老猫·2023-09-11 16:13

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看导出模型测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作

静静AI学堂·2023-09-11 13:46

基于keras中Lenet对于mnist的处理

文章目录MNIST导入必要的包加载数据可视化数据集查看数据集的分布开始训练画出loss图画出accuracy图使用数据外的图来测试图片可视化转化灰度图的可视化可视化卷积层的特征图第一层卷积conv1和pool1

骆驼穿针眼·2023-09-11 11:59

如何理解focal loss/GIOU（yolo改进损失函数）

FocalLoss的公式如下：FocalLoss=-α(1-p)^γ*log§其中，α是正样本的调节因子，γ是控制难易样本权重分配的参数，p是模型预测的概率值。

阿利同学·2023-09-11 09:33

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