合页损失函数第17页

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

爷爷的纳鞋箱

箱子记不得用什么木材做的，只记得箱盖用的是“皮合页”，打开箱子，里面隔一层下面还有个暗箱，真是名副其实的箱中箱。头一层有个小抽屉，里面放着纳鞋子的各种工具。

望月之·2023-11-23 00:57

聚类——基于机器学习_周志华

，首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及RandomForest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重

Pandy Bright·2023-11-23 00:13

【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale

1.1模块组成1.1.1趋势模块1.1.2周期性1.1.3自回归1.1.4滞后回归1.1.5未来回归1.1.6事件与节假日1.2预处理1.2.1缺失值1.2.2标准化1.2.3表式化1.3训练1.3.1损失函数

qq_38142901·2023-11-22 19:57

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制，即对于参数w,bw,bw,b，假设其损失函数为

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

【机器学习】033_反向传播

一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例：假设现在有一个神经网络，其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义，即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数，计算a的值与真实值的差距此时，通过计算图

Cyan.__·2023-11-22 15:28

神经网络-损失函数是不是凸的

损失函数是不是凸的？

茫茫人海一粒沙·2023-11-22 13:49

范式，ground truth

（Norm）02监督学习&自监督学习监督学习自监督学习03groundtruth04对比学习（ContrastiveLearning）05对比学习和模态对齐（ModalAlignment）06模态对齐损失函数

double_yellow·2023-11-22 10:42

DSCNet：基于拓扑几何约束的动态蛇形卷积管状结构分割

静静AI学堂·2023-11-22 08:42

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

吃瓜学习笔记2：第三章线性回归&对数几率回归&线性判别分析

也叫多元线性回归有了函数，自然也要找到损失函数，在这里，我们尝试均方差作为损失函数损失函数我们的目的是要求出

曼曼668·2023-11-21 12:53

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

一文尽览！2020图像分割最新进展

Jakub分别图像分割架构、图像分割中使用的损失函数、图像分割工具等方面进行了概述。什么是图像分割?顾名思义，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。

人工智能与算法学习·2023-11-21 12:18

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss1引言2损失函数2.1MSLELoss2.2RMSLELoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss

sjx_alo·2023-11-21 01:38

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

python 留一交叉验证

计算预测值与真实值的差值的平方，得到平方损失函数（或其他的损失函数）。重复以上过程，总共得到K个回归方程和K个损失函数，其中损失函数最小的回归方程就是最优解。

Dragon水魅·2023-11-20 13:25

机器学习二元分类 & 二元交叉熵 & 二元分类例子

二元交叉熵损失函数深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）作为损失函数。

computer_vision_chen·2023-11-20 12:00

深入浅出深度学习Pytroch

本文将以通俗易懂的方式，深入浅出地为您揭开深度学习模型构建与训练的面纱：深度学习=数据data+模型model+损失函数loss+优化optimizer+可视化visualizer深度学习=数据data

Yuezero_·2023-11-20 12:16

Brain tumor segmentation based on the fusion of deep semantics and edge information in multimodal MR

BraintumorsegmentationbasedonthefusionofdeepsemanticsandedgeinformationinmultimodalMRI多模态MRI中基于深度语义与边缘信息融合的脑肿瘤分割背景贡献实验方法语义分割块：边缘检测块：特征融合块：损失函数

火柴狗·2023-11-20 12:14

边缘 U-Net：基于具有边界信息的深度 U-Net 模型，使用 MRI 进行脑肿瘤分割

BraintumorsegmentationusingMRIbasedondeepU-Netmodelwithboundaryinformation边缘U-Net：基于具有边界信息的深度U-Net模型，使用MRI进行脑肿瘤分割背景贡献实验方法双分支编码器Edgeguidanceblock(EGB)损失函数

火柴狗·2023-11-20 12:14

用于高分辨率遥感图像语义分割的边缘引导网络

EdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImagesEdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImages背景贡献、总结实验方法语义特征分支空间特征分支空间-语义特征融合解码器损失函数语义损失边

火柴狗·2023-11-20 12:44

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FoucsIOU等二十余种损失函数

一、本文介绍这篇文章介绍了YOLOv8的重大改进，特别是在损失函数方面的创新。

Snu77·2023-11-20 07:30

YOLOv8改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FoucsIoU等损失函数

论文地址：官方Inner-IoU论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址-官方只放出了两种结合方式CIoU、SIoU本位改进地址：文末提供完整代码块-包括InnerEIoU、InnerCIoU、InnerDIoU等七种结合方式和其Focus变种一、本文介绍本文给大家带来的是YOLOv8最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU

Snu77·2023-11-20 07:00

YOLOv5 学习记录

文章目录整体概况数据增强与前处理自适应Anchor的计算Lettorbox架构SiLU激活函数YOLOv5改进点SSPF模块正负样本匹配损失函数整体概况YOLOv5是一个基于Anchor的单阶段目标检测

RessCris·2023-11-20 03:57

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

基于深度学习的超分辨率综述

非线性映射学习模块负责完成LR到HR的映射，这过程中利用损失函数引导和监督学习的进程；上采样模块实现重建图像的放大，两个模块协同完成SISR1.1超分框架（1）前端上采样超分框架前端上采样避免在低维进行映射学习

teacher_ma_·2023-11-20 02:21

损失函数（Loss Function）与代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function）区别

损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。

阿波拉·2023-11-19 19:54

HALCON 20.11：深度学习笔记(5)---设置超参数

训练网络或子网络，一个目标是努力使适当的损失函数最小化，参见“网络和训练过程”一节。为此，有一组进一步的参数，这些参数是在开始训练

机器视觉001·2023-11-19 19:37

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.79】改进损失函数为VariFocal Loss

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-11-19 12:40

竞赛题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分

iuerfee·2023-11-19 10:05

【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning

【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中，以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处，对噪声标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际

luzhoushili·2023-11-19 09:12

007、常用的损失函数

之——理解与扩展目录之——理解与扩展杂谈正文扩展杂谈损失函数（LossFunction）在机器学习和深度学习中起着关键作用。它是用来衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。

Here we are——wxl·2023-11-19 00:32

【置信度校准】几种经典概率校准方法（Platt scaling、 histogram binning、 isotonic regression、 temperature scaling）

在此基础上引入了两个参数a，b，假设输入样本为，模型输出分数为，则最终输出概率计算公式变为a,b参数优化通过最大化似然函数（最小化对数损失函数）的方法可以求得2.histogrambinning对于所有输出未校准预测概率

蘑菇桑巴·2023-11-18 20:21

bp网络损失函数及梯度推导理解

一、损失函数logistic回归假设只有一个输入样本，则代价函数是：J(θ)=−ylogh(x)−(1−y)log(1−h)J(\theta)=-ylogh(x)-(1-y)log(1-h)J(θ)=−

uBeetles·2023-11-18 19:12

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

深度学习损失函数

这个项目介绍了损失函数的基本概念以及7种常用损失函数的形式，性质，参数，使用场景及区别，并给出了开箱即用的Paddle实现。

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

YOLOV8目标识别——详细记录从环境配置、自定义数据、模型训练到模型推理部署

Yolov8具有以下特点：高效性：Yolov8采用了新的骨干网络、新的Ancher-Free检测头和新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行，使得模型在运行速度和准确性方面都表现出色。

知来者逆·2023-11-17 14:18

12-2- DCGAN -简单网络-卷积网络

训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out

nutron-ma·2023-11-17 05:14

RL-GAN Net -- 首个将强化学习与GAN结合的网络

RL-GANNet引言背景知识强化学习生成对抗网络核心思想基本框架损失函数网络结构实验结果对比总结引言作者首次将强化学习和生成对抗网络结合起来，用于点云数据生成。

xisi克利夫·2023-11-17 05:42

12-1- GAN -简单网络-线性网络

训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out

nutron-ma·2023-11-17 05:34

F.binary_cross_entropy、nn.BCELoss、nn.BCEWithLogitsLoss与F.kl_div函数详细解读

提示：有关loss损失函数详细解读，并附源码！！！

tangjunjun-owen·2023-11-16 18:22

基于opencv+tensorflow+神经网络的智能银行卡卡号识别系统——深度学习算法应用(含python、模型源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.训练集图片处理2.测试图片处理3.模型训练及保存1）定义模型结构2）优化损失函数3）模型训练4）模型保存4.模型测试系统测试1.成功案例2.失败案例相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集

小胡说人工智能·2023-11-16 17:04

机器学习笔记（伪标签）/论文笔记 Pseudo-Label: The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neu

2伪标签的损失函数损失函数分为真实标签部分和伪标签部分伪标签部分的权重使用a(t)来进行调节，如果a(t)特别

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

AIGC实战——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

AIGC实战——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1基本原理1.2编码器2.构建VAE编码器2.1Sampling层2.2编码器2.3损失函数2.4训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

【机器学习7】优化算法

1有监督学习的损失函数1.1分类问题对二分类问题，Y={1,−1}，我们希望signf(xi,θ)=yi，最自然的损失函数是0-1损失，函数定义特点0-1损失函数非凸、非光滑，很难直接对该函数进行优化Hinge

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

深度学习音频降噪

原文出自语音算法组添加链接描述这是AI降噪的第二期，上一期我们介绍了AI降噪的N种数据扩增方法，这一期我们介绍下AI降噪的一些损失函数。

mingqian_chu·2023-11-16 04:00

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