余弦loss

姿态识别中的loss计算方法总结

1stack_hourglassstackhourglass是采用的annotation为h5格式文件，所以在数据读取，判断过程与json格式的文件会有所不同，并且是heatmap比较的方法。1.1train利用h5py.File文件解析功能，解析h5文件，并将结果分别存放于center、scale、part、visible、normalize列表中。根据output_res和关键点个数利用Gen
不学污术的小Z·2023-04-13 17:05

（数字图像处理MATLAB+Python）第四章图像正交变换-第二节：离散余弦变换和K-L变换

文章目录一：离散余弦变换（DiscreteCosineTransform，DCT）（1）一维DCTA：定义B：实例（2）二维DCTA：定义B：实例C：程序（3）DCT在图像处理中的应用二：K-L变换（Karhunen-LoeveTransform
快乐江湖·2023-04-13 16:02

中北信商2019年计算机考试题,中北信商高數习题答案.doc

中北信商高數习题答案第章向量代数空间解析几何.2向量１．．或．轴：；轴；轴：．模：2；方向余弦：；方向角：．．．.3平面1．．．或．．5．．．；．.4空间曲面1．点半径等于的球面．3．．．．总习题七1.2
weixin_39827315·2023-04-13 14:36

神经网络训练时loss（损失函数）不下降的原因和解决方案

详情参照：https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/
ICUD·2023-04-13 11:45

ModelCheckpoint参数说明

ModelCheckpoint参数说明keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor=‘val_loss’,verbose=0,save_best_only
rrr2·2023-04-13 05:50

二倍角公式

二倍角公式,包含了正弦二倍角，余弦二倍角，正切二倍角公式1.正弦二倍角公式sin2a=2sinacosa推导过程:sin2a=sin(a+a)=sinacosa+cosasina=2sinacosa;2
ximanni18·2023-04-13 02:50

向量的内积外积哈达玛积

从几何角度看，点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积。表示形式：ATBA^TBATB、1.2求解方式代数形式向量的内积(点乘/数量积)。
独影月下酌酒·2023-04-13 01:47

多元统计分析-橄榄油数据集

该数据集包括由传感器获得的5个变量Acidity、Peroxide、K232、K270、DK，以及6个物理化学性质变量为yellow、green、brown、glossy、transp、syrup。
轩Scott·2023-04-12 23:14

【Pytorch源码模板】深度学习代码：各种骨干网（分类、分割、轻量化、姿态、识别）、注意力、Loss、可视化、数据增强（十万行代码整理，超强模板，入门即精通不是梦）

目录1.前言2.源码框架3.数据增强和网络正则化方法4.模型4.1各种骨干网络4.2.大量注意力机制4.3.轻量型网络4.4生成对抗网络GAN4.5其他常用网络5.模型部署6.pytorch-loss7
诸葛灬孔暗·2023-04-12 23:06

PBRT笔记(13)——光线传播1：表面反射

这个方法默认采用余弦加权的半球采样。这个样本分布对于大
weixin_34082854·2023-04-12 21:18

A New Surrogate Loss andEmpirical Studies on Medical Image Classification（待补充）

摘要深度AUC最大化（DAM）是一种通过最大化数据集上模型的AUC分数来学习深度神经网络的新范式。以往关于AUC最大化的研究大多集中在通过设计有效的随机算法进行优化的角度，而对于大型DAM在困难任务下的泛化性能的研究则较少。在这项工作中，我们的目标是使DAM在有趣的实际应用（医学图像分类）中更加实用。首先我们为AUC分数提出了一个新的基于边界（margin）最小最大代理损失函数（简称AUC最小-最
Nice25·2023-04-12 18:49

Tensorflow——tf.contrib.layers.optimize_loss

定义tf.contrib.layers.optimize_loss(loss,global_step,learning_rate,optimizer,gradient_noise_scale=None,
SpareNoEfforts·2023-04-12 16:43

翻译：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation

目录摘要介绍方法描述：（1）树亲和生成（2）级联过滤生成伪标签（3）为未标记的像素分配伪标签文章地址：TreeEnergyLoss:TowardsSparselyAnnotatedSemanticSegmentation
狂奔的菜鸡·2023-04-12 16:18

colossal-ai怎么样

但是，根据公开的信息，ColossalAI是由计算机科学家兼企业家AndrejKarpathy和OpenAI创始人GregBrockman共同创立的公司，旨在推动人工智能的发展和普及。
Paula-柒月拾·2023-04-12 13:27

使用Colossal-AI进行优化的测试笔记

Colossal-AI具有下面的优点：加快训练速度提高显存利用率使用colossalai无法提高显存利用率这是在测试的时候发现的，使用colossalai以BATCH_SIZE=16384训练models.shufflenet_v2
songyuc·2023-04-12 13:56

colossal AI使用amp方式

有三种方式可以选择：torchampnativeampapexampfromcolossalai.ampimportAMP_TYPE#useTorchAMPfp16=dict(mode=AMP_TYPE.TORCH
小伟db·2023-04-12 13:54

NVIDIA GPU加速AI落地，潞晨科技Colossal-AI助力大模型普适化

通过NVIDIAGPU加速平台，Colossal-AI实现了通过高效多维并行、异构内存管理、大规模优化库、自适应任务调度等方式，更高效快速部署AI大模型训练与推理。
潞晨科技官方·2023-04-12 13:53

低成本上手AIGC和千亿大模型，一行代码自动并行，Colossal-AI再升级

作为当下最火热的开源AI大模型解决方案，Colossal-AI已收获Git
潞晨科技官方·2023-04-12 13:53

Colossal-AI团队亮相全球超级计算机大会等多项国际盛会

近日，面向大模型时代的通用深度学习系统Colossal-AI连续入选和受邀全球超级计算机大会、国际数据科学会议、世界人工智能大会、亚马逊云科技中国峰会等多项国际专业盛会，并发表主题演讲，向众多参会者展示不断革新的高性能计算与人工智能前沿发展
潞晨科技官方·2023-04-12 13:53

使用Colossal-AI复现Pathways Language Model

GoogleBrain的JeffDean在2021年提出了Pathways的设想，这是一个为未来深度学习模型而设计的系统。在前不久，Google终于放出了关于Pathways的第一篇论文《Pathways:AsynchronousDistributedDataflowforML》以及使用TPUPod在Pathways上训练的第一个模型PaLM(PathwaysLanguageModel)。相比传统
潞晨科技官方·2023-04-12 13:23

使用Colossal-AI分布式训练BERT模型

为了直观感受和加深记忆，阅读相关论文的同时，动手用开源的大模型训练框架Colossal-AI逐步改写出了一个数据并行+模型并行的BERT来帮助理解。
潞晨科技官方·2023-04-12 13:23

霸榜GitHub热门第一多日后，Colossal-AI正式版发布

大规模并行AI训练系统Colossal-AI，旨在作为深度学习框架的内核，帮助用户便捷实现最大化提升AI部署效率，同时最小化部署成本。
Python数据之道·2023-04-12 13:52

Colossal-AI的安装

最近在学习stablediffusionmodel,但是这个模型成本比较高，作为低端学习者，借助colossal-ai加速训练，即能满足显卡要求又能节约时间。
努力的猜猜·2023-04-12 13:19

已知空间中的三点 求三角形面积_高中数学：解三角形最值问题的四大模型

1三角函数有界性在三角函数中，正弦函数与余弦函数具有一个最基本也是最重要的特征——有界性，这是求解三角最值问题的最常用的方法。
weixin_39926588·2023-04-12 07:15

PCB设计---铜箔类型(二)

今天和大家分享一下铜箔的另一种定义：一般地，按损耗因子的高低，基板材料可分为StandardLoss（Df：0.015~0.020）、MidLoss（Df：0.010~0.015）、LowLoss（Df
刘小同学·2023-04-12 04:27

yolov5使用知识蒸馏

这篇文章文章目录前言一、DistillingObjectDetectorswithFine-grainedFeatureImitation论文介绍1.创新点2.内容介绍1.Fine-Gained区域提取2.loss
目标检测小白·2023-04-12 03:30

Intense Pearblossom Needles

感觉自己很久没有写什么了。考古汉那天下了中雨。因为书店打折，所以买下了已经看过一遍的JazzBible。暑假再看一遍也是完全可以的，因为Dixieland那一部分的知识已经全部忘记了。说来惭愧，在北京一场JazzLive都还没有看过。本来今天想去独音的。还是算了。看了一眼自己因为期末这段时间耽搁的专辑，大概已经有120多张了我他妈真是报警。不过复习期间把后摇都听了一大部分这还是可以的。以及每天老敲
SoObsidian·2023-04-12 03:31

多目标学习(MMOE/ESMM/PLE)在推荐系统的实战经验分享

表1：线上实验结果二、业界方案2.1样本Loss加权保证一个主目标的同时，将其它目标转化为样本权重，改变数据分布
文文学霸·2023-04-12 01:05

一文搞懂交叉熵

交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（crossentropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。
Mr_不想起床·2023-04-12 00:30

深入理解LLaMA, Alpaca, ColossalChat 系列模型

知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有
zenRRan·2023-04-11 22:48

丙类功率放大器为什么要用谐振回路作为负载?

1.可以将失真的集电极电流脉冲变换为不失真的输出余弦电压。2.可以通过调节谐振回路的LC使谐振电阻R等于放大管所需要的集电极负载值，实现阻抗匹配。3.选频，选出放大器需要放大的频率信号。
「已注销」·2023-04-11 22:41

一文速学数模-最优化算法(二)梯度下降算法一文详解+Python代码

目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义3.梯度下降4.损失函数(lossfunction)5.学习率(步长)三、梯度下降算法代码展示消失和爆炸梯度前言最近会不断更新深度学习系列文章
fanstuck·2023-04-11 21:18

精读Unit4,视听说Unit3,Unit4

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:blossom更成功，有魅力(人)；开花(植物)bloomer完全成熟的人(在技艺等方面)self-disc
教育学一班孙毅洁22·2023-04-11 16:55

FPGA实现JPEG-LS图像压缩，有损无损可配置，提供工程源码和技术支持

JPEG-LS图像压缩时序介绍5、JPEG-LS图像压缩输出压缩流6、工程源码和仿真7、福利：工程代码的获取1、前言JPEG-LS（简称JLS）是一种无损/有损的图像压缩算法，其无损模式的压缩率相当优异，优于Lossless-JPEG
9527华安·2023-04-11 12:06

计算机术语DDMA是什么意思,计算机缩写术语完全介绍

HardwareMotionCompensation，硬件运动补偿)ICD(InstallableClientDriver，可安装客户端驱动程序)iDCT(inverseDiscreteCosineTransformation，负离散余弦转换
橘玄雅·2023-04-11 08:48

语义分割 Loss 为负如何破

语义分割Loss为负如何破语义分割特别是在二分类中,有可能出现Loss为负的情况,为什么为这样呢?
Mr-MegRob·2023-04-11 07:07

问题记录7：Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

1.问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。
Crazy_Omais·2023-04-11 07:06

BCELoss

1：单标签二分类：N是样本数，Yn是标签。范围在**[0,1]**。公式：举个例子：input=torch.Tensor([[0.8,0.9,0.3]])#,[0.8,0.9,0.3],[0.8,0.9,0.3],[0.8,0.9,0.3]])target=torch.Tensor([[1,1,0]])#,[1,1,0],[1,1,0],[1,1,0]])print(input.size())pr
翰墨大人·2023-04-11 07:02

loss非常大，直至nan

在训练网络的时候，loss不断的增加，一直增大到nan。
翰墨大人·2023-04-11 07:02

关于Unet训练时loss为负数的原因

最近用unet训练，但是训练时loss为-5000左右，一个负数，绝对值还很大，其实这是训练集图片的格式不正确，我从unet的官方训练集下载下来mask看了一下，都是1bit的黑白图，但是我训练时是8bit
GhostRiderQin·2023-04-11 07:32

为什么模型loss为负

一般loss为负是在loss采用交叉熵的情况下：可以将softmax改为log_softmax
论文复现并优化·2023-04-11 07:32

解决ValueError: Expected input batch_size (40) to match target batch_size (8).

1：bug出现的地方根据报错的信息，我们可以定位在损失函数losses=loss_function_train(pred_scales,target_scales)，还有在损失函数的原函数处classCrossEntropyLoss2d
翰墨大人·2023-04-11 07:32

计算loss时binary_cross_entropy的值出现负数 nan无穷大

问题描述：使用torch的binary_cross_entropy计算分割的loss时，前几个epoch的值确实是正的，但是训到后面loss的值一直是负数解决方案：后面发现自己输入的数据有问题，binary_cross_entropy
Carmenliang·2023-04-11 07:32

训练U-net时loss出现负值

出现负数原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102xjxd.htmltf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits使用这个loss
moses1994·2023-04-11 07:30

损失函数 DiceLoss 的 Pytorch 实现

二分类的DiceLoss损失函数二分类Dice系数计算假设模型输出的预测值preds经过sigmoid后，得到logits如下所示该logits对应的标签label如下所示，0表示不属于某一类，1表示属于某一类
Linky1990·2023-04-11 07:29

使用tensorflow进行FCN网络训练时出现loss值是负值情况1

简单的FCN网络出现结果如下：epoch=0,i=54747of78989,loss=-624.140625epoch=0,i=54748of78989,loss=-739.443359epoch=0,
banxia1995·2023-04-11 07:58

对于训练时loss出现负值的情况

在训练时候loss出现负值，就立马停下来分析一下原因在哪。最有可能是损失函数出现问题，开始只使用交叉熵损失时没有出现过，在加上了diceloss时就出现了问题。于是就去diceloss中寻找原因。
翰墨大人·2023-04-11 07:27

一文看尽深度学习中的15种损失函数

Lossfunction，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Costfunction，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之
Tom Hardy·2023-04-11 05:06

多标记评价指标（一）——HammingLoss

HammingLoss用于考察样本在单个标记上的误分类情况，即相关标记未出现在预测的标记集合中或无关标记出现在预测的标记集合中(预测结果中，错误数/总数)。该指标取值越小则系统性能越优。
看看人家狗蛋·2023-04-11 05:05

Focal Loss原理及实现

FocalLoss原理及实现1什么是FocalLoss？2什么场景下用FocalLoss？3FocalLoss的原理是什么？为什么能解决样本不平衡问题？
写代码的阿呆·2023-04-11 05:05
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