余弦loss 第6页

（深度学习）目标检测常见术语

Intersectionoverunion）NMS（Non-maxsuppression）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

2019-06-20

Fortheetoblom,I'llskipthetombAndrowmyblossomso'er!Praygatherme——Anemore——Thyflower——forevermore!

浅歌一笑·2024-01-26 17:26

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

Python数据可视化~绘制不同图表

使用matplotlib绘制简单图表正弦和余弦绘制折线图绘制柱形图或堆积柱形图绘制条形图or堆积条形图中文乱码解决绘制堆积面积图绘制直方图绘制饼图or圆环图绘制散点图or气泡图绘制箱形图绘制雷达图绘制误差棒图正弦和余弦

憨憨小江·2024-01-26 07:49

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput

sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

2018-11-28 机器学习打卡

算法有监督为主：损失函数（LossFunction）L（y,y’）=L(y,f(x))：针对一个数据代价函数（CostFunction）J（th

Rackar·2024-01-26 04:36

WEBP 用哪个压缩比优化好

-m4压缩比，默认为43.不用-losslessWEP重点参数说明-q:[0~100]图像质量，0表示最差质量，文件体积最小，细节损失严重，100表示最高图像质量，文件体积较大。

月小升_582e·2024-01-26 03:24

文本相似度计算（一）：距离方法

词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1-Jaccard相似系数)2.4、余弦距离

Jarkata·2024-01-26 00:04

《速通机器学习》- 经典分类模型

当训练数据线性可分时，能够正确进行分类的分类线有无数条，不同的分类线对应于不同的w和w_0及不同的Loss，如图5-1所示。图5-1在图5-1中，直

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

python中pytorch框架loss函数配置

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:00

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应sigmoid，多分类对应softmax。它们的交叉熵本质上是一样的：（1）在信息论中，交叉熵是用来描述两个分布的距离的，函数定义为：而神经网络训练的目的就是使预测

牧世·2024-01-25 18:49

PyTorch内置损失函数汇总！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

js中的Data和Math用法大全

向下取整/向上取整Math.round()//取整，四舍五入Math.abs()//绝对值Math.max()/Math.min()//求最大和最小值Math.sin()/Math.cos()//正弦/余弦

前端fighter·2024-01-25 08:21

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred

bigcindy·2024-01-25 08:48

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

XTuner大模型单卡低成本微调实战

XTuner大模型单卡低成本微调实战最开始还是越学越迷糊的状态当训练260步左右的时候loss已经比较小了（0.0460），已经可以生成对应的内容了

__y__·2024-01-25 08:49

深度学习——nn.BCELoss(),nn.CrossEntropyLoss(),nn.BCEWithLogitsLoss()

nn.CrossEntropyLoss()A=torch.randn((1,2,3,4))torch.manual_seed(100)B=torch.randint(0,2,(1,3,4))#print

千禧皓月·2024-01-25 08:36

大语言模型系列-BERT

文章目录前言一、BERT的网络结构和流程1.网络结构2.输入3.输出4.预训练MaskedLanguageModelNextSentencePredictionloss二、BERT创新点总结前言前文提到的

学海一叶·2024-01-25 07:58

diffusion 和 gan 的优缺点对比

Diffusion训练loss收敛性好，比较平稳。模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂，更加非线性的分布。

木水_·2024-01-25 07:50

文案｜仅半句就可以破防的封神emo文案

可惜这世上的原谅和宽容都是以折磨自己为代价②It'suselesstolikeit,andit'suselesstopromiseit,justlikeacrowsayingsweetwordsandacycadblossoming

句子控·2024-01-25 05:46

超分之SRGAN官方代码解读

超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

glossary

agent1.linguistics施事者（thatiscarryingouttheaction)2.动因windistheagentofplantpollination风是帮助植物传粉的媒介3.chemicalsubstancecleansingagent清洁剂Ifyoucamouflagesomethingsuchasafeelingorasituation,youhideitormakeit

Diiv·2024-01-25 01:23

土堆学习笔记——P28完整的模型训练套路（二）

下面的都在某一轮训练里例如，他们都在foriinrange(epoch):里面，具体看上一节代码#测试步骤开始total_test_loss=0withtorch.no_grad():#取消梯度，不调优

Whalawhala·2024-01-24 23:35

利用梯度下降实现线性拟合

理论推导本作业题的目的是搜索LOSS的最小点。为此我们使用梯度下降法，使得LOSS沿着负梯度方向下降，从而在规定的迭代次数内搜索到相应的符合要求的点。我们使用的负

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

FFT算法

它将一个时域信号分解成一系列正弦和余弦函数的频谱分量，以揭示信号中的频率信息。傅立叶变换的公式如下：X(f)=∫−∞∞x(t)⋅e−j2πf

吕正日·2024-01-24 19:19

三十六策第 5 策引药生变

第二个变量:药物药物还不能做Lossoffunction，因为药物不是内源的，它只能做Gainoffunction。药物无效：耐药→耐药发生机制、耐药逆转。

Kururu1799·2024-01-24 19:16

多目标loss平衡和多目标融合推理

couldn·2024-01-24 17:26

Linux 系统接收数据包的过程

https://leeweir.github.io/posts/linux-packet-loss/Linux系统接收数据包的过程

Cliff Yang·2024-01-24 16:19

大模型理论基础初步学习笔记——第五章大模型的数据

大模型理论基础初步学习笔记——第五章大模型的数据5.1大语言模型背后的数据5.1.1WebText和OpenWebText数据集5.1.2ColossalCleanCrawledCorpus（C4）5.1.3Benchmark

panda_dbdx·2024-01-24 16:49

深入理解傅里叶变换

傅里叶级数告诉我们，这些周期信号都可以分解为有限或无限个正弦波或余弦波的叠加，且这些波的频率都是原

赵孝正·2024-01-24 15:06

浅谈 WebRTC NetEQ

Adynamicjitterbufferanderrorconcealmentalgorithmusedforconcealingthenegativeeffectsofnetworkjitterandpacketloss.Keepslatencyaslowas

老张音视频开发进阶·2024-01-24 09:07

活出你想要的幸福

Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent,andwhenyoudo

沈鱼2009·2024-01-24 08:42

OpenCV书签 #余弦相似度的原理与相似图片/相似文件搜索实验

1.介绍余弦相似度（CosineSimilarity），又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。

有时有味·2024-01-24 07:53

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。

@@老胡·2024-01-24 06:26

越是精明急速，越需要迟钝缓慢

全文1910字|建议阅读4分钟文|mickjoustAcceptlossforeverBesubmissivetoeverything,open,listeningNofearorshameinthedignityofyourexperience

mickjoust·2024-01-24 03:17

用ssh远程linux服务器无法打开图形界面的解决方法

比如，查看图片形式保存的loss结果，目标检测结果等。

xw2017·2024-01-24 01:52

常用损失函数公式整理

常用损失函数公式整理基于距离度量的损失函数MSE损失函数Loss=1n∑i=1n(yi−y^i)2Loss=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2

Silver__Wolf·2024-01-23 20:41

傅里叶级数（Fourier）

积化和差公式4.例题讲解三、如何求解傅里叶级数中的a0、an、bn四、傅里叶级数的展开方法和狄利克雷(Dirichlet)收敛定理1.展开方法2.狄利克雷(Dirichlet)收敛定理说明五、正弦级数和余弦级数

普林斯顿uu·2024-01-23 20:53

flac转mp3格式怎么转？傻瓜操作只需3步！

Flac（FreeLosslessAudioCodec）文件格式诞生于2001年，由Xiph.Org基金会推出。其产生背景源于对音质极高要求的音乐爱好者需求。

嗨格式·2024-01-23 15:33

Ada's·2024-01-23 10:06

pytorch学习笔记（十）

一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道，解答题太弱了，需要多训练训练这个模块。

満湫·2024-01-23 10:45

竞赛保研机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

iuerfee·2024-01-23 07:54

《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》笔记

0ϵi,t=0（对应Algorithm1第5句、代码ex_wts_a=tf.zeros([bsize_a],dtype=tf.float32)）不理解：如果ϵ\epsilonϵ已知是0，那(4)式的加权loss

HackerTom·2024-01-23 06:54

torch.nn.BCEWithLogitsLoss用法介绍

self.bce=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none'),None的使用方法可以见官网pytorch代码文档代码举例importtorcha=torch.rand(

yuanjun0416·2024-01-23 04:17

Wise-IoU论文个人理解

论文地址：Wise-IoU:BoundingBoxRegressionLosswithDynamicFocusingMechanism这个是论文作者自己写的博客论文的introduciton和relatedwork