合页损失函数第2页

【CVPR‘24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！

2.双边传播模块（BilateralPropagationModule）深度参数化参数生成先验编码3.多模态融合（Multi-modalFusion）4.深度细化（DepthRefinement）5.损失函数结果与分析结论论文地址

BIT可达鸭·2024-08-30 04:50

L1正则和L2正则

等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线

wangke·2024-08-29 10:19

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？

早起星人·2024-08-29 09:44

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD；可以通过命令行参数更改为Adam损失函数

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。

MoyiTech·2024-08-28 11:38

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则，通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数

2402_85758936·2024-08-28 08:22

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

【机器学习】梯度下降算法

目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重

de-feedback·2024-08-27 18:50

回归分析系列22— 稳健回归

23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重，或者对损失函数进行修正，以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括：M估计：通过改变损失函数，使得它对异常值不敏感。RANSAC：随

技术与健康·2024-08-26 11:20

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

BCEWithLogitsLoss

BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择：权重搜索5.2模型架构：架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和损失函数优化

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction

Linductor·2024-08-23 20:51

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

人世间的百媚千红#18破窗而入

房子外面的攀爬植物在百合页缝隙间找到了机会，于是就毫不犹豫地破窗而入，去努力施展它的生命力！给我一个缝隙，我给你一个态度！

齐kun儿_8b9d·2024-08-22 23:17

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘

365JHWZGo·2024-03-26 00:13

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通

MarkHD·2024-03-25 16:35

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

Pytorch nn.Module

它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类：Module:所有神经网络模型的基类，用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层，进行线性变换。

霖大侠·2024-03-16 15:53

鸿蒙HarmonyOS实战-ArkUI动画（页面转场动画）

在实现页面转场动画时，可以根据具体的需求和设计来选择合适的转场效果，并结合页面的布局和内容来调整动画效果的细节。

蜀道山QAQ·2024-03-16 00:59

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

计算机设计大赛深度学习的智能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·2024-03-07 20:46

170基于matlab的DNCNN图像降噪

网络学习的是图像残差，也就是带噪图像和无噪图像差值，损失函数采用的MSE。程序已调通，可直接运行。170matlabDNCNN图像降噪处理(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-02-25 23:06

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。

suoge223·2024-02-20 20:05

无法收敛问题

1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足

yizone·2024-02-20 19:55

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在这个游戏中，损失函数可以看作是测量你的箭簇与靶心距离的规则。损失函数的值越小，意味着你的箭簇离靶心越近，你的射击技能越好。

华农DrLai·2024-02-20 19:18

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

神经网络权重初始化

权重是可训练的参数，意味着它们会在训练过程中根据反向传播算法自动调整，以最小化网络的损失函数。每个神经元接收到的输入信号会与相应的权重相乘，然后所有这些乘积会被累加在一起，最后可能还会加

诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

深度学习之反向传播算法（backward()）

该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

walkskyer·2024-02-19 16:38

OLMo论文里的模型结构的小白解析

attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中，"损失峰值"通常指的是训练过程中损失函数的值突然增加到非常高的水平

瓶子好亮·2024-02-19 14:08

Huber loss

一种用于回归模型的损失函数，和mse相比，对outliers更不敏感。当残差较小时，损失函数是残差的二次方；当残差较大时，损失函数和残差是线性关系。

poteman·2024-02-15 02:06

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。

魏清宇·2024-02-14 21:14

（Ridge， Lasso） Regression

岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元线性回归y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好？

王金松·2024-02-14 15:56

机器为什么能学习(上)

我们说机器学习算法是可行的，是指它的损失函数值很小。比如在回归问题里，我们的目标是让我们用更为数学化的语言表述这件事情：首先定义一下本文需要用到的数学符号我们让本质上就是要使得足够小且。

ringotc·2024-02-13 21:16

微信近期频繁修改能挽回作者么？

但是标签的集合页内容，并不是作者本人的文章，而是相关内容的推荐。2.分享、点赞、在看三连从单独的在看直接增加了三个让用户表达观后感的行动点，足以看出微信对公众号内容的再

别人家的运营·2024-02-13 16:47

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经