余弦loss 第8页

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。

AI小白龙*·2024-01-17 22:08

线性回归理论+实战

损失函数（lossfunction）能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。通常我们会选择非负数作为损失，且数值越小表示损失越小，完美预测时的损失为0。回归问题中最常用的损失函数是平方误差函数。

良子c·2024-01-17 18:13

glossary_ESL2

inbox–anelectronicspaceorarealboxthatholdsemails,papers,andotherthingsthatoneneedstoreadandrespondtoMikehastwoinboxesonhisdesk:oneforthingsthathavetoberespondedtorightaway,andoneforthingsthathecanread

嘀嗒嘀嗒startS·2024-01-17 16:08

数字图像处理-频率域滤波

然后在频率域中对图像的频谱作分析处理，以改变图像的频率特征，原理是用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而且不会丢失任何信息（因为任何周期或非周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和余弦函数之和的形式

孔_·2024-01-17 14:54

【小笔记】算法基础超参数调优思路

两个极端：假设内存/显存足够大，每次都是使用全量数据进行梯度计算，此时训练效率最高，但训练极容易陷入鞍点（局部最优）而无法跳出，表现出来就是loss还比较高，但是已经开始收敛了

落叶阳光·2024-01-17 08:39

Java期末复习题库（封装，继承，抽象类，接口，GUI）

,weight的属性,还具有eat(),sleep()和work()的行为,在biology包中的plant包中有flower类,它具有name,color,smell的属性,还具有drink()和blossom

clmm_·2024-01-17 08:48

23/76-LeNet

LeNet,上世纪80年代的产物,最初为了手写识别设计'''fromd2limporttorchasd2limporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.lossimportCrossEntropyLossfromtorch.utilsim

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

【Machine Learning】机器学习笔记（2）——如何处理训练不好的情况

Howtodealwithbadtrainingsomereference如何处理训练不好的情况1、LossontrainingdataislargeCriticalpointBatchandMomentumAdaptiveLearningRateClassificationBatchNormalization2

Ω snow·2024-01-17 07:11

ValueError: Attempt to convert a value (TFSequenceClassifierOutput(loss=None, logits=array([[

目录1.错误信息2.出错代码3.问题分析4.修改1.错误信息ValueError:Attempttoconvertavalue(TFSequenceClassifierOutput(loss=None,

赵孝正·2024-01-17 06:55

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

深度学习的错误总结

train_loss+=loss表示将loss的值累加到train_loss上。在深度学习中，通常会追踪一个批次（batch）中所有样本的损失，并通过累加这些损失来计算整个批次的总损失。

豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

【科普】神经网络中的随机失活方法

过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。

pprpp·2024-01-17 00:24

扩散模型

VAE依赖于替代损失（surrogateloss）。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。扩散模型(DiffusionModels)的灵感来自非平衡热力学。定义了

可能性之兽·2024-01-16 20:25

本地可视化服务器的tensorboard

pipinstalltensorboard在代码中的具体使用如下：导入tensorboardfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter在代码中加入log_dir=os.path.join('loss

西北有风·2024-01-16 12:08

目标检测-One Stage-YOLOv8

文章目录前言一、YOLOv8的网络结构和流程二、YOLOv8的创新点三、创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac

学海一叶·2024-01-16 06:34

压缩编码之不同缩放参数对重建图像质量的影响的python实现——JPEG变换编码不同压缩率的模拟

原理JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是一种常用的图像压缩标准，它通过采用离散余弦变换（DCT）和量化来实现图像的压缩。

筱筱西雨·2024-01-16 06:03

压缩编码之离散余弦变换（DCT）之不同块大小对图像质量和压缩效果的影响的python实现

原理离散余弦变换（DCT）是一种在图像压缩中广泛使用的技术，特别是在JPEG图像格式中。离散余弦变换（DCT）的作用：DCT的主要目的是将图像从空间域（即像素表示）转换到频率域。

筱筱西雨·2024-01-16 06:33

压缩编码之JPEG变换编码不同压缩率的模拟的实现——数字图像处理

原理离散余弦变换（DCT）和量化是图像压缩中的两个关键步骤，尤其是在JPEG压缩标准中。离散余弦变换（DCT）：DCT的目的是将图像从空间域（即像素表示）转换到频率域。

筱筱西雨·2024-01-16 06:33

图片压缩知识

他是通过离散余弦变换，对图片质量尽量小的时候进行有损压缩，该算法对高中波特率下效果很好，但是对低波特率下，就会出现方格之类的，比如100多MB的MPEG电影，会发现稍微一暗就很多格子。

想做后端的前端·2024-01-16 03:28

GCC中常用的内建函数

以下是一些在GCC中常用的内建函数：数学函数：__builtin_sin(),__builtin_cos(),__builtin_tan():计算正弦、余弦、正切。

无聊到发博客的菜鸟·2024-01-15 21:20

机器学习 - 余弦相似度算法和IntelliScraper

场景当时，我说要开发一个HSipder，开发完毕的时候，我发现不太智能，通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok，但是后面我在接触机器学习的时候听闻了余弦相似度算法，当时用他爬了一些网页，结果是很

北堂飘霜·2024-01-15 21:20

Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation(2020 AAAI)

Motion-AttentiveTransitionforZero-ShotVideoObjectSegmentationIntroductionProposedMethodNetworkOverviewMATSA:AT:SSABARImplementationDetailsTrainingLossTraingingSettingsRuntimeExperimentsAblationStudyRe

行走江湖要用艺名·2024-01-15 15:50

采样次数与频率的关系

cos(8.5t)表示一个频率为8.5Hz的余弦波，意味着每秒周期性地重复8.5次。如何去观察cos(8.5t)中这8.5

忙什么果·2024-01-15 14:36

DataLoader worker (pid(s) 13424) exited unexpectedly “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“

错误汇总错误一：DataLoaderworker(pid(s)13424)exitedunexpectedly遇到的错误可能是由于以下原因之一导致的：数据集中有损坏或无效的文件，导致数据加载器无法读取或解析它们。数据集太大，超过了您的内存或显存的容量，导致数据加载器无法分配足够的空间来存储或处理它们。数据加载器使用了多个进程来加速数据加载，但由于某些原因，这些进程之间的通信出现了问题，导致数据加载

尘汐筠竹·2024-01-15 11:30

PyTorch损失函数（二）

损失函数5、nn.L1Lossnn.L1Loss是一个用于计算输入和目标之间差异的损失函数，它计算输入和目标之间的绝对值差异。主要参数：reduction：计算模式，可以是none、sum或mean。

-恰饭第一名-·2024-01-15 07:21

大模型实战营Day4 XTuner 大模型单卡低成本微调实战作业

按照文档操作：单卡跑完训练：按照要求更改微调的数据：完成微调数据的脚本生成：修改配置文件：替换好文件后启动：启动后终端如图：用于微调的一些数据显示：训练时间，loss:可见模型是经过微调数据反复纠正，慢慢被引导向微调设计者所想的方向

AIzealot无·2024-01-15 04:51

NLP-文本处理：实体消歧/词义消歧（Entity Disambiguiation / Word Sense Disambiguation）

描述库）2、将文本转为向量将含有待消歧实体的文本句子AAA(实体前后各取10~20个单词)，实体库中该实体的各种描述的句子（A1,A2,...A_1,A_2,...A1,A2,...）都转为向量，然后通过余弦相似度计算

u013250861·2024-01-15 02:24

《清穿贵妃宠上瘾》如澈全文免费阅读【古言热书】

第10章：如澈拿的那本书，封面赫然写着《海岛算经》几个大字，这是一部有关于测量的数学著作，也是实用三角法的启蒙，不过没有涉及正弦余弦的概念。如澈合上书，“随

云轩书阁·2024-01-15 01:46

电感为什么是电压超前90度——问题整理

只要知道2个点1、电压或电流分析相位只要用正弦或者余弦来分析就好了。2、电感上的电压实际上就是反映电感上电流的变化率而已。直接看图电流处于波峰顶点的时候，这时电流的变化率就是0，所以此时

周末不下雨·2024-01-14 21:28

从DETR到Mask2former(2): 损失函数loss function

DETR的损失函数包括几个部分，如果只看论文或者代码，比较难理解，最好是可以打断点调试，对照着论文看。但是现在DETR模型都已经被集成进各种框架中，很难进入内部打断掉调试。与此同时，数据的label的前处理也比较麻烦。本文中提供的代码做好了数据标签的预处理，可以在中间打断点调试，观察每部分损失函数究竟是如何计算的。首先，从huggingface的transformers库中拿出detrsegmen

河北一帆·2024-01-14 19:26

分布式训练大数据集 NCCL超时

有时候在分布式训练时，可能会出现nccl通信超时的问题，出现的原因好像是在某些数据处理、加载等过程，多个进程一起完成，但是某些计算（比如loss具体不知道都有啥）需要rank0自己来做，但是由于默认的30

一往而深_·2024-01-14 18:49

RuntimeError: Expected to have finished reduction

这个问题是因为模型中定义了一堆函数，但是在loss.backward()后，模型中的某些函数跟loss计算无关。

一往而深_·2024-01-14 18:18

传感数据分析——傅里叶滤波与小波滤波

傅里叶变换将信号分解成一系列正弦和余弦函数的频谱成分，表示了信号在不同频率上的贡献。频域滤波：在频域中，可以通过滤波操作来去除或弱化不需要的频率分量。通常，通过

Persist_Zhang·2024-01-14 18:03

余弦相似度的计算以及公式

公式：思想：余弦相似度的思想是通过计算两个向量之间的余弦值来衡量它们的相似程度。如果两个向量之间的夹角越小，它们的余弦值就越接近1，也就意味着它们越相似。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 17:12

《相似度对比模型训练及在AidLux上部署应用》--实现印章相似度比较

（2）常见的相似性度量的深度学习方法：Siamese网络、TripletLoss网络、本文方法。2.相似度比对模型训练与测试（1）训练步骤为：①按上述格式放置数据集，放在dataset.

heromps·2024-01-14 16:39

STEGNN

STEGNN的主要思想是利用余弦相似性生成高质量的时空图，从而填补了交通图时空相关性之间的空白，其中包括：(i)基于交通图的

llddycidy·2024-01-14 16:30

“PowerTransmissionLoss“app Tech Support（URL）

Intheprocessofpowerinstallation,powertransmissionlossisaveryimportantindicator.Throughourapp,wecanknowseveralmainfactorsthatcausepowerloss

weixin_42782982·2024-01-14 13:53

c 16*16图片解码

查网络主要是余弦转换的浮点运算太多，数学不好不想再伤脑了。转而去学ffmpeg,借用它的库函数来完成信号压缩。#include#include#inclu

乐山劲松·2024-01-14 12:53

解三角形中涉及的范围问题，对比正余弦定理解法的繁简

解三角形问题中的边角转化题较灵活，在解题的时候先不要着急下手，分析题意，根据已知条件来判断该如何转化方法1采取"边化角"，在使用正余弦定理的时候，写上由正弦定理可知是很好的习惯，也是给改卷老师的明确的信号

超级高考生App·2024-01-14 11:15

tf.Summary用法

，其格式为：tf.summary.scalar(tags,values,collections=None,name=None)例如：tf.summary.scalar('mean',mean)一般在画loss

求索_700e·2024-01-14 03:46

损失函数介绍

目录损失函数平均绝对误差均方误差交叉熵损失反向传播实战环节损失函数损失函数（LossFunction）是一种用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

【MATLAB】CEEMDAN+FFT+HHT组合算法

它通过将信号分解为不同频率的正弦和余弦波形，使得我们能够更好地理解信号的频谱特性。希尔伯特-黄变换（HHT）是一种用于对

MATLAB科研小白·2024-01-13 22:46

LangChain 65 深入理解LangChain 表达式语言28 余弦相似度Router Moderation LangChain Expression Language (LCEL)

LangChain系列文章LangChain50深入理解LangChain表达式语言十三自定义pipeline函数LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain51深入理解LangChain表达式语言十四自动修复配置RunnableConfigLangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain52深入理解LangChain表达

AI架构师易筋·2024-01-13 21:33

图像融合论文阅读：ReFusion：通过元学习的从可学习损失重建中学习图像融合

@article{bai2023refusion,title={ReFusion:LearningImageFusionfromReconstructionwithLearnableLossviaMeta-Learning

图像强·2024-01-13 20:40

环球旅行的小熊--治愈每一个曾丢失心爱之物的孩子

盖世童书·2024-01-13 19:59

yolov5剪枝技术方案

具体在上篇文章中的train_sparity.py中替换:#Backwardloss

qq_41920323·2024-01-13 19:33

Loss Aversion

Incognitivepsychologyanddecisiontheory,lossaversionreferstopeople'stendencytopreferavoidinglossestoacquiringequivalentgains

于帅Jacob·2024-01-13 17:19

强化学习笔记持续更新......

强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？写贝尔曼方程（BellmanEquation）最优值函数和最优策略为什么等价？求解马尔科夫决策过程都有哪些方法？简述蒙特卡罗估计值函数的算法。

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

基于内容推荐（TF-IDF）的新闻博客系统-期末项目/毕业设计

5.6SpringSpringMVCMybatisJavaScriptEasyUITF-IDF算法推荐算法基于内容推荐算法：TF-IDF基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他的兴趣偏好相似的内容，采用词频-逆文档词频来提取文章关键字，根据关键词词频向量计算相似度（余弦相似度

Please Sit Down·2024-01-13 16:18

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