余弦loss

[深度学习][原创]如何不用yolov5权重或者模型进行目标检测和绘制map等参数图

先来看我生成参数图可以看出和真的训练参数几乎没有任何区别，而且仿真模拟参数都是可以通过代码控制，比如想把map设置到0.8，loss从0.1开始往下降，epoches改成500等等，都是可以完成。
FL1623863129·2023-07-17 02:38

ChatGLM-LoRA实现&代码逐行讲解

介绍：为方便学习，对ChatGlm添加了lora实现，并对代码做了逐行解读，核心的部分如数据的解析，loss的定义，lable制作，lora调用的框架流程等。
Pillars-Creation·2023-07-17 01:06

矢量数据库对比和选择指南

本文将研究存储/检索向量数据和执行相似性搜索的实用方法，在我们深入研究之前，首先先介绍矢量数据库的两个关键功能：1、执行搜索的能力当给定查询向量时，向量数据库可以根据指定的相似度度量(如余弦相似度或欧几里得距离
deephub·2023-07-17 00:13

【论文精读AAAI_2023】FlowFace: Semantic Flow-guided Shape-aware Face Swapping

Abstract1Introduction2RelatedWork3ProposedMethodFaceReshapingNetworkFaceShapeRepresentation.SemanticFlowEstimation.TrainingLoss.Fa
旋转的油纸伞·2023-07-17 00:42

cs231n'18： Assignment 3 | LSTM Captioning

这是因为，RNN中需要学习的参数在一个timecapsule结束之后才会更新一次，而在同一个timecapsule中，所有的时刻都会有loss产生，因此也都会有对于参数的梯度产生，最后参数更新时的梯度是所有这些梯度之和
FortiLZ·2023-07-16 23:17

机器学习原理

也就是定义模型的参数可选择很多,也称为模型复杂程度高.选择相应的loss函数。假设全部的宝可梦和数码宝贝
the animal·2023-07-16 23:08

报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\Indexing.cu:1146:block:[0,0,0],thread:[39,0,0]Assertion`srcIndexd_loss
河马小白·2023-07-16 23:43

利用集成方式来提高任意给定的神经网络性能

这两篇论文分别是：由Garipov等人提出的“LossSurfaces，ModeConnectivity，andFastEnsemblingofDNNs”由Izmailov等人提出的“AveragingWeightsLeadstoWiderOptimaandBetterGeneraliz
Joker 007·2023-07-16 23:09

DCT离散余弦变换

原文网址：http://blog.csdn.net/newchenxf/article/details/517195972.1以8x8的图象块为基本单位进行编码如下图所示。比如一个160x160大小的原始图像，就可以分成20x20个8x8图像块。这里写图片描述每个图像块共64个像素。像素可以用RGB或YUV表示，需要3个byte。所以严格来说，上图3个箭头代表的数据，指的是RGB/YUV的某一个值
吸霾少年·2023-07-16 21:09

数学老师精心整理43条高中数学公式及知识点，高一到高三都能用！

函数的奇偶性3函数在某处的导数的几何意义4几种常见函数的导数5导数的运算法则6求函数的极值7分数指数幂8根式的性质9有理数指数幂的运算性质10对数公式11常见的函数图像12同角三角函数的基本关系式13正弦、余弦的诱导公式
学姐要回家·2023-07-16 19:03

MATLAB下的自适应滤波器算法实现

“MATLAB下的自适应滤波器算法实现：对具有正交校正因子的APAOCF仿射投影算法、DCTLMS离散余弦变换最小均方、DFTLMS离散傅里叶变换最小均方、DHTLMS离散哈特利变换最小均方与eAPA电子仿射投影算法的详细分析与代码演示
快撑死的鱼·2023-07-16 18:36

论文笔记--SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural

AsimpleandlanguageindependentsubwordtokenizeranddetokenizerforNeuralTextProcessing1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1SentencePiece的组成3.2LosslessTokenization4
Isawany·2023-07-16 18:26

tebsorflow2.0 使用Keras编写自定义图层和模型

这里写目录标题1.构建自定义层1.1基本模型框架构建1.2延迟创建权重，直到知道输入的形状1.3层的递归组合1.4层中创建loss张量1.5选择性地将层序列化1.6在call方法中给与训练参数特权2.建立模型
安静到无声·2023-07-16 14:37

mp3格式怎么转html格式转换器,flac转mp3格式转换器 如何将flac格式的音频文件转换为MP3格式...

FLAC即是FreeLosslessAudioCodec的缩写，中文可解为无损音频压缩编码。FLAC是一套著名的自由音频压缩编码，其特点是无损压缩。
weixin_39863155·2023-07-16 14:55

FLAC格式如何转换为MP3？分享三种方法！

FLAC(FreeLosslessAudioCodec)提供无损的音质，但文件大小较大。而MP3文件较小，更易于传输和保存，但可能牺牲一些音质。
PDF转换分享·2023-07-16 14:49

pytorch+CRNN实现

CRNN前期训练极其离谱，需要良好的调参，loss才会慢慢下降。我给出了一个训练曲线，可以看到确实贼几把怪，七拐八拐的。2）千万不要用百度开源的那个ctc！！
qq_33782623·2023-07-16 11:28

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归我们这次使用随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并且绘制损失loss
星川皆无恙·2023-07-16 09:41

2023数学建模国赛常用算法-Topsis优劣解距离法

基本过程为基于归一化后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。
UST数模社_·2023-07-16 08:38

Image Compression Tech

AdaptiveHuffmanCodingAsAdaptiveHuffmanCodingisgenerallybaseonHuffmanCoding,wearegoingtofirstbrieflyintroduceHuffmanCodinginthispart.AlgorithmHuffmanCodingHuffmanCodingisalosslessdatacompressionalgorit
Nino_Lau·2023-07-16 08:06

2022-05-08

【精读】及时预习复习【视听说】口语和听力很重要2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：multipleparticipategymnasticsathleteblossomvaryingmaintainfocustimekeeperaccountablemindestcompeteelite
教育学一班王昱博·2023-07-16 03:03

关于吴恩达深度学习总结(一)

关于吴恩达深度学习总结(一)相关函数文章目录关于吴恩达深度学习总结(一)相关函数一、costfunction(成本函数)二、lossfunction(损失函数)三、sigmoidfunction（sigmoid
南阳北海·2023-07-16 03:16

线性代数基础--向量

目录向量的概念基本概念抽象概念向量的意义几何意义物理意义欧式空间特点和性质行向量与列向量行向量列向量两者的关系向量的基本运算与范数向量的基本运算向量的加法数乘运算（实数与向量相乘）转置向量的范数向量的模与内积向量的模向量的内积（点乘）向量的应用——余弦相似度向量的概念基本概念向量是线性代数里面最基本的概念
我还可以熬_·2023-07-16 03:13

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

2.1奖励模型(RM)损失函数#lossfunct
community_301·2023-07-16 00:47

EnlightenGAN 论文阅读笔记

GAN的框架的，Generator是一个Unet，然后有两个discriminator，其中一个对全局做，一个对局部的patch做在此框架上，模型有两个亮点：SelfFeaturePreservingLoss
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:02

机器学习技术（五）——特征工程与模型评估

特征工程与模型评估(2️⃣)文章目录机器学习技术（五）——特征工程与模型评估(:two:)二、模型评估1、Accuracyscore2、Confusionmatrix混淆矩阵1、多值2、二值3、Hammingloss4
天海一直在AI·2023-07-15 20:54

RetinaNet

titileFocalLossforDenseObjectDetectionurlhttps://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf动机one-stage方法，速度快但不如two-stage
小松qxs·2023-07-15 20:49

【机器人学导论知识点+习题笔记2.1~2.13】（间歇性更新）

知识点：定义：1.世界坐标系p132.笛卡尔坐标系p133.旋转矩阵（用于表示姿态）记为也可称为标准正交阵p144.方向余弦p145.位姿=位置+姿态（四个矢量成一组表示位姿）p156.坐标平移p167
xu_haiao·2023-07-15 20:47

Python中的item()和items()的不同

1、item()，这个经常在模型训练中的loss见到，其目的主要是为了获取更高的精度，示例如下。
Unremitting__·2023-07-15 17:47

pytorch LBFGS

LBFGSpytorch的LBFGS也是一个优化器但是与一般的优化器不同平常我们的顺序是loss=criterion(predict,gt)optim.zero_grad()loss.backward(
Nightmare004·2023-07-15 17:03

pytorch实现简单的线性回归cpu版本和gpu版本

pytorch实现简单的线性回归cpu版本和gpu版本实现步骤准备数据定义模型实例化模型,实例优化器类,实例loss循环进行梯度下降,参数更新cpu版本实现importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.optimimportSGD
BRYTLEVSON·2023-07-15 17:58

尝试在UNet添加SK模块和CBAM模块

10ArchitecturedicecoefficientmeanIOUunet0.94652.6sk-unet0.98966.1cbam-unet0.98865.8（1）在UNet最后的输出卷积前添加，SK模块训练结果：[epoch:9]train_loss
向岸看·2023-07-15 14:56

FcaNet: Frequency Channel Attention Networks论文总结和代码详解

FrequencyChannelAttentionNetworks源码：https://github.com/cfzd/FcaNet或https://gitee.com/yasuo_hao/FcaNet目录一、论文背景和出发点二、创新点三、离散余弦变换
向岸看·2023-07-15 14:56

pythonwin下载中文版_Python官方下载 v3.9.0中文版_Win10镜像官网

2、免费开源Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。3、可移植性由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。4、面向对象Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。
weixin_39689687·2023-07-15 14:02

【深度学习 | 计算机视觉】Focal Loss原理及其实践（含源代码）

参考文献：https://www.jianshu.com/p/437ce8ed0413文章目录一、导读二、FocalLoss原理三、实验对比3.1使用交叉熵损失函数3.2使用FocalLoss损失函数3.3
旅途中的宽~·2023-07-15 13:29

Cos和Sin在圆和前后判断的运用

正弦：sin(sin)=对边/斜边余弦：cos(cos)=邻边/斜边正切：tan(tan)=对边/邻边正弦函数曲线：随着θ角度不断增大，sinθ的值的变化周期余弦函数曲线：正弦函数曲线左移90度反三角函数
我家菇凉·2023-07-15 12:40

深度学习之反向传播

（在pytorch包中）Tensor数据成员：data（存放数据w，也是Tensor变量，但是取data不会构建计算图）和grad（存放梯度loss对w的导，调用bacward之后grad也是个Tensor
Yuerya.·2023-07-15 12:58

Pytorch实现逻辑回归demo

注意在分类问题中使用的是Cross-EntropyLossFunction，为什么，因为如果使用QuadraticLossFunction的话会
hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:22

关于损失函数的概率表示初识

损失函数损失函数是一个非负实数函数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异．下面介绍几种常用的损失函数．0-1损失函数（0-1LossFunction）最直观的损失函数是模型在训练集上的错误率，即0-1损失函数
hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:52

短视频矩阵系统源码--开发实践

3.关键词匹配：使用Python的jieba分词库进行分词，使用TF-IDF算法进行关键词权重计算，使用余弦相似度算法进行关键词匹配。4.排名展示：使用Python
云罗团团yx898978·2023-07-15 11:10

离散傅里叶变换DFT基本原理图解：矩形窗和汉宁窗

先来看加矩形窗的整周期采样过程（整周期采样体现在窗宽为周期的整数倍），参数如下：T0=1;%余弦波的周期f0=1/T0;%余弦波的频率A=1;%余弦波的振幅Ts=0
梅逊雪·2023-07-15 09:23

神经网络参数

2.loss函数选择哪一个。3.选择何种Regularization？L1,L2。4.Regularizationparameterlambda选择多大合适。5.激励函数如何选择。
梅逊雪·2023-07-15 09:23

2021-3-13论文学习——SENet，StairNet，Generalized Focal Loss，R3Det，CARAFE

[1]Squeeze-and-ExcitationNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet论文发表于CVPR2018，同时提交于IEEETPAMI2019结构图一个全局avgpooling得到11C的向量，然后通过一个M
practical_sharp·2023-07-15 08:58

Python中绘制正弦波形、余弦波形及其复合波形的应用举例

Python中绘制正弦波形、余弦波形及其复合波形的应用举例使用python进行绘图是其重要功能之一，本文讲解使用python进行正弦余弦波及其复合波形的绘制方法。
qq_18937049·2023-07-15 06:35

深度学习（26）——YOLO系列（5）

（3）lead的三个点（4）aux的五个点（5）最后的loss
柚子味的羊·2023-07-15 04:44

解读YOLO v7的代码(三)损失函数

在train.py中，我们可以看到以下的代码是进行损失值计算的if'loss_ota'notinhyporhyp['loss_ota']==1:loss,loss_items=compute_loss_ota
gzroy·2023-07-15 02:49

前景背景样本不均衡解决方案：Focal Loss,GHM与PISA（附python实现代码）

参考文献：ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview1定义在前景-背景类别不平衡中，背景占有很大比例，而前景的比例过小，这类问题是不可避免的，因为大多数边界框都是由边界标记为背景（即否定）类框匹配和标签模块如图4(a)所示。一般来说，前景背景不均衡现象出现在训练期间，它不依赖于数据集中每个类的样本的个数，因为但对于样本来说，它不包含前景和背景的任何相关信息
笙久拥·2023-07-14 22:17

大模型训练

ColossalChat：具有完整RLHF管道的克隆ChatGPT的开源解决方案https://medium.com/pytorch/colossalchat-an-open-source-solution-for-cloning-chatgpt-with-a-complete-rlhf-pipeline
泯灭XzWz·2023-07-14 22:13

一个简单的Python樱花飘落动画代码

定义控制台大小和颜色WIDTH=80HEIGHT=25COLORS=['\033[91m','\033[92m','\033[93m','\033[95m','\033[96m']#定义樱花字符集和速度CHERRY_BLOSSOMS
红色荷包蛋·2023-07-14 19:50

【原创】对三角函数边角关系的思考

一、联系边和角的公式（一）正弦定理：平面三角形各边和它所对角的正弦值的比相等且等于外接圆直径，即：图片来自网络证明过程：正弦定理证明（二）余弦定理：平面三角形任何一边的平方等于其他两边平方的和减去这两边与它们夹角的余弦的积的两倍
野猫子Finger·2023-07-14 18:03

loss.backward

踩坑1：模型有两个损失，分别为分割损失和边界损失，在lossfunction计算损失值。然后将损失值相加进行反向传播。其中分割损失采用了深监督，需要计算五次。
翰墨大人·2023-07-14 14:48
上一页 44 45 46 47 48 49 50 51 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他