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合页损失函数
知识蒸馏论文翻译(1)——CONFIDENCE-AWARE MULTI-TEACHER KNOWLEDGE DISTILLATION(多教师知识提炼)
CONFIDENCE-AWAREMULTI-TEACHERKNOWLEDGEDISTILLATION(多教师知识提炼)摘要一、介绍二、相关工作三、方法3.1教师预测的损失3.2中级教师特征的缺失3.3总
损失函数
四
~拾捌~
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2023-10-22 02:42
知识蒸馏
python
深度学习
机器学习 | Python线性回归+Ridge正则化
正则化算法的基本原理是在模型的
损失函数
中添加一个额外的项,这个额外项会对模型的参数进行惩罚,使其不能太大。这样一来,模型在优化过程
码农腾飞
·
2023-10-22 02:23
数据回归算法(DR)
机器学习模型(ML)
机器学习
python
线性回归
Ridge正则化
pytorch 入门(二)
本文为小白入门Pytorch内部限免文章本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章:【小白入门Pytorch】教案二原作者:K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.
损失函数
大地之灯
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2023-10-21 21:52
数据分析实战
pytorch
学习
pytorch
人工智能
python
链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导
链式传导反向传播|Back-Propagation目标求
损失函数
对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标:求出
损失函数
对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3
btee
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2023-10-21 18:49
深度学习基础知识
深度学习
计算机视觉
人工智能
优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax
前言:最近准备复习一下深度学习的基础知识,开个专栏记录自己的学习笔记各种SGD和Adam优化器整理基本概念优化:最大化或最小化目标函数,具体指最小化代价函数或
损失函数
损失函数
J(θ)=f(hθ(x),y
btee
·
2023-10-21 18:19
深度学习基础知识
深度学习
机器学习
人工智能
YOLOv5基础知识入门(5)—
损失函数
(IoU、GIoU、DIoU、CIoU和EIoU)
使用YOLOv5训练模型阶段,需要用到
损失函数
。
损失函数
是用来衡量模型预测值和真实值不一样的程度,极大程度上决定了模型的性能。本节就给大家介绍IoU系列
损失函数
,希望大家学习之后能够有所收获!
小哥谈
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2023-10-21 13:15
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
人工智能
计算机视觉
目标检测
机器学习
深度学习
sklearn.linear_model常用API介绍
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)返回一个线性回归模型,
损失函数
形式为
fengzhizi76506
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2023-10-21 13:24
sklearn常用API介绍
李航统计学习--感知机算法实现(python)
2.感知机学习的策略是极小化
损失函数
:minw,bL(w,b)=−∑xi∈Myi(
_dingzhen
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2023-10-21 08:38
python
机器学习算法
python
机器学习
算法
机器学习笔记 - 深度学习中跳跃连接的直观解释
1、更新规则和梯度消失问题没有动量的梯度下降的更新规则,假设L是
损失函数
,λ是学习率,其中基本上是通过
坐望云起
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2023-10-21 06:12
深度学习从入门到精通
机器学习
深度学习
跳跃连接
神经网络
梯度消失
Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点
先前初始化方法随机初始化权重选择合适的权重初始值1深度神经网络2实验环境和数据集在线学习无限数据集:Shapeset-3x2有限数据集实验环境3训练过程激活函数和饱和的影响Sigmoid实验Tanh实验Softsign实验4研究梯度及其传播
损失函数
影响梯度传播研究学习过程中的后向传播梯度
十里清风
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2023-10-21 05:12
深度学习
神经网络
算法
全连接网络参数Xavier初始化
它们的梯度关系如下:从上述两个式子我们大致可以看出,
损失函数
L关于第h层参数的梯度由两部分组成:1)
损失函数
L关于第(h+1)层特征的梯度和2)第h层特征。
天津泰达康师傅
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2023-10-21 05:01
机器学习
机器学习
人工智能
学习pytorch14
损失函数
与反向传播
神经网络-
损失函数
与反向传播官网
损失函数
L1LossMAE平均MSELoss平方差CROSSENTROPYLOSS交叉熵损失注意code反向传播在debug中的显示codeB站小土堆pytorch视频学习官网
陌上阳光
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2023-10-21 04:21
学习pytorch
pytorch
python
神经网络
反向传播
Pytorch深度学习 - 学习笔记
torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用6.4非线性激活6.5线性层及其他层6.6小实战及Sequential7.
损失函数
与反向传播
code_weic
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2023-10-21 00:56
Python
机器学习
深度学习
pytorch
学习
bp(back propagation)
文章目录定义过程前向传播计算过程计算
损失函数
(采用均方误差MSE)反向传播误差(链式法则)计算梯度更新参数简单实例定义反向传播全名是反向传播误差算法(Backpropagation),是一种监督学习方法
怎么全是重名
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2023-10-20 20:52
Deep
Learning
人工智能
深度学习
算法
YOLOv5改进实战 | 更换
损失函数
(三)之MPDIOU(2023最新IOU)篇
前言本文使用的YOLOv5版本为v7.0,该版本为YOLOv5最新版本,默认
损失函数
采用的是CIoU。本章节主要介绍如何将MPDIoU
损失函数
应用于目标检测YOLOv5模型。
w94ghz
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2023-10-20 16:42
YOLO改进系列
#
YOLOv5改进系列
YOLO
逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践
机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归
损失函数
正则化L1正则化L2正则化
我是小白呀
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2023-10-20 15:56
2024
Python
最新基础教程
#
机器学习
机器学习
逻辑回归
分类
梯度下降
为什么需要梯度下降每个模型都有自己的
损失函数
,训练一个模型的过程,就是找到使
损失函数
最小的最佳参数的过程。
SummerTan
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2023-10-20 14:26
学习MLPERF
从算法层面考虑常用的构建块、模型层、
损失函数
、优化器、FLOP、不同尺度参数大小;从系统层面考虑收敛速率和热函数。从微架构层
frank0060071
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2023-10-20 11:23
linux
nvidia
HPC
学习
Pytorch用于序数多分类的Pytorch
损失函数
为什么需要序数多分类的
损失函数
?序数多分类的
损失函数
OrdinalCross-Entropy(OCE)OrdinalSmoothL1总结什么是序数多分类?序数多分类是一种将标签分成有序类别的分类问题。
AI视觉网奇
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2023-10-20 08:07
pytorch知识宝典
pytorch
分类
人工智能
对数
损失函数
(Log Loss)在机器学习中是一种常用的
损失函数
,特别适用于二分类问题
对数
损失函数
(LogLoss)在机器学习中是一种常用的
损失函数
,特别适用于二分类问题。本文将详细介绍对数
损失函数
的定义、应用以及如何使用Python编写对数
损失函数
的代码实现。
心之向往!
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2023-10-20 08:21
Python
机器学习
分类
人工智能
Python
神经网络中的反向传播:综合指南
在神经网络中,反向传播是计算
损失函数
相对于网络中每个权重的梯度的过程。然后使用该梯度在与梯度相反的方向上更新权重,从而最小化
损失函数
。
无水先生
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2023-10-20 07:45
深度学习
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
学习笔记|语义分割常用
损失函数
GiantPandaCV,作者BBuf文章仅为学习笔记,感谢文章各位贡献者,侵删交叉熵lossM表示类别数,为one-hot向量(即元素只取0、1,若与样本类别相同则取1,否则取0)缺点:若前景像素远小于背景像素,
损失函数
中
Woooooooooooooo
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2023-10-20 06:40
深度学习(生成式模型)——DDPM:denoising diffusion probabilistic models
文章目录前言DDPM的基本流程前向过程反向过程DDPM训练与测试伪代码前向过程详解反向过程详解DDPM
损失函数
推导结语前言本文将总结扩散模型DDPM的原理,首先介绍DDPM的基本流程,接着展开介绍流程里的细节
菜到怀疑人生
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2023-10-20 03:05
深度学习
人工智能
2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26RNN-2
一、RNN网络结构与时间有关的反向传播(每次不同)
损失函数
实验其实不容易跑,因为他的
损失函数
曲线幅度很大画出来差不多是这个样子。突然一下升高是因为从右到左碰到陡峭的地方梯度一下变大了,所以弹回去了。
QwQllly
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2023-10-20 03:33
李宏毅机器学习深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
36 机器学习(四):异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习
保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor岭回归和Lasso回归逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍
损失函数
与反向更新接口介绍聚类算法初识
Micoreal
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2023-10-19 23:43
个人python流程学习
机器学习
算法
线性回归
吴恩达深度学习--m个样本的梯度下降
我们关心得J(w,b)是一个平均函数,这个
损失函数
L。a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。
862180935588
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2023-10-19 22:46
Appium混
合页
面点击方法tap的使用
原生应用开发,是在Android、IOS等移动平台上利用官方提供的开发语言、开发类库、开发工具进行App开发;HTML5(h5)应用开发,是利用Web技术进行的App开发。目前,市面上很多app都是原生和h5混合开发,这样做的好处在于:1)开发效率高,节约时间同一套代码Android和IOS基本都可用。2)更新和部署比较方便,不需要每次升级都要上传到AppStore进行审核了,只需要在服务器端升级
心软小念
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2023-10-19 22:42
技术分享
软件测试
appium
梯度下降算法(Gradient Descent)
GD梯度下降法的含义是通过当前点的梯度(偏导数)的反方向寻找到新的迭代点,并从当前点移动到新的迭代点继续寻找新的迭代点,直到找到最优解,梯度下降的目的,就是为了最小化
损失函数
。
怎么全是重名
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2023-10-19 21:56
ML——algorithm
算法
机器学习
人工智能
决胜AI-深度学习系列实战150讲
8211/168728第一章:深度学习必备基础知识点01.深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10:0104.超参数与交叉验证10:3005.线性分类9:3406.
损失函数
nmj2008
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2023-10-19 18:24
其他
深度学习 | Pytorch深度学习实践
x)过拟合:模型学得太多导致性能不好开发集:测验模型泛化能力zip:从数据集中,按数据对儿取出自变量x_val和真实值y_val本例中进行人工training,穷举法定义前向传播函数forward定义
损失函数
西皮呦
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2023-10-19 10:02
深度学习
python
深度学习
机器学习-最小二乘法
损失函数
L(w)=∑i=1m∣∣wTxi−yi∣∣2L(w)=\sum_{i=1}^m||w^Tx_i-y_i||^2L(w)=i=1∑m∣∣wTxi−yi∣∣2
林苏泽
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2023-10-19 09:38
深度学习
机器学习
最小二乘法
人工智能
人群密度估计--论文阅读:DM-Count
论文翻译摘要一.介绍二.先前的工作2.1人群计数方法2.2最优传输三.DM-Count:用于人群计数的分布匹配四.泛化边界和理论分析4.1高斯平滑方法的广义误差界4.2不确定的贝叶斯损失4.3DM-Count中的
损失函数
的泛化误差界五
林书芹
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2023-10-19 04:29
深度学习
华为ICT——第一章-神经网络基础 私人笔记
1机器学习方法分类1:监督2:无监督3:自监督机器学习整体步骤:生物神经网络:宽度=个数人工神经网络:输入层——隐藏层——输出层深度学习发展史:大模型核心:Transformer
损失函数
:经验值:真实值与预测值的差距
希斯奎
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2023-10-18 18:17
华为ICT
神经网络
笔记
人工智能
华为
Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution(CVPR2020)
文章目录Abstract1、Introduction2、RelatedWork2.1单图像超分辨率2.2基于参考的图像超分辨率3、Approach3.1纹理转换器3.2跨尺度特征集成3.3
损失函数
3.4
万山看遍的李歆安
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2023-10-18 15:19
图像超分辨
transformer
计算机视觉
深度学习
交叉熵
损失函数
引言本文只是对自己理解交叉熵
损失函数
的一个总结,并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生,要想多方位了解该
损失函数
,可以参考本文参考资料。
Lian_Ge_Blog
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2023-10-18 15:25
损失函数
损失函数
Boost-GBDT
GBDT也是迭代,使用了前向分布算法,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,同时迭代思路和Adaboost也不同GBDT在迭代过程中,假设我们前一轮得到的强学习器是,
损失函数
是,那么本轮得到的新的一
zhouycoriginal
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2023-10-18 14:47
各种
损失函数
详解
1.
损失函数
、代价函数与目标函数
损失函数
(LossFunction):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差。
城市郊区的牧羊人
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2023-10-18 12:57
常用的分类问题中的
损失函数
前言在监督式机器学习中,无论是回归问题还是分类问题,都少不了使用
损失函数
(LossFunction)。**
损失函数
(LossFunction)**是用来估量模型的预测值f(x)与真实值y的不一致程度。
挪威的深林
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2023-10-18 08:03
机器学习
Epoch、批量大小、迭代次数
有时你可能会看到人们说
损失函数
正在递减或损失正在递减,成本(顺便和损失代表同一件事说一句,我们的损失/成本是一件好事正在减
挪威的深林
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2023-10-18 08:26
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
(sklearn)机器学习(八)回归与聚类算法
线性回归线性回归是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式线性模型:自变量是一次方参数是一次方
损失函数
/cost/成本函数/目标函数最小二乘法优化损失
勇气在前
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2023-10-18 08:11
聚类
算法
机器学习
深度学习
python
13_线性回归分析、线性模型、
损失函数
、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程,梯度下降API、梯度下降 和 正规方程对比
单变量:多变量:1.3
损失函数
(误差大小)如何去求模型当中的W,使得损
涂作权的博客
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2023-10-18 08:38
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深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型
深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现深度学习笔记(三):激活函数和
损失函数
深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记
stay_foolish12
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2023-10-17 21:14
面试经验
自然语言处理
阅读理解
深度学习
decoder
encoder
attention
RNN
【机器学习】逻辑回归
文章目录逻辑回归定义
损失函数
正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归,是一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。
高 朗
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2023-10-17 05:01
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
图像语义分割 pytorch复现U2Net图像分割网络详解
-4FsaliencymapfusionmoduleU2Net网络结构详细参数配置RSU模块代码实现RSU4F模块代码实现u2net_full与u2net_lite模型配置函数U2Net网络整体定义类
损失函数
计算评价指标数据集
郭庆汝
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2023-10-17 03:24
网络
pytorch
U2Net
【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降
文章目录梯度下降1.梯度下降算法实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.梯度下降算法之前可以使用穷举的方法逐个测试找使
损失函数
最小的点(即找最优权重),但权重过多时,会使穷举变得非常困难
青山的青衫
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2023-10-17 00:32
#
Pytorch
深度学习
pytorch
机器学习(5)——代价函数误差分析
代价函数简介 代价函数(CostFunction),通常也被称为
损失函数
(LossFunction)。
WarrenRyan
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2023-10-16 18:29
浅谈从机器学习到深度学习
频率派有“四化”,如图所示,正则化有很多种,在
损失函数
后面加一个惩罚项,比如线性回归里面的L1和L2正则化,每个模型的正则化项不一定相同;核化用处非常多,常见的有kernelSVM,另外在降维也有用到,
江小北
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2023-10-16 04:38
机器学习
机器学习
机器学习-有监督学习-神经网络
目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN(图神经网络)GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle+by=⟨w,x⟩+b分类与回归懂得两者区别激活函数,
损失函数
感知机模型感知机模型的本质是线性模型
小蒋的技术栈记录
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2023-10-16 01:47
深度学习
机器学习
学习
神经网络
【阅读笔记】SecureML: A System for ScalablePrivacy-Preserving Machine Learning
2.Contributions2.1为线性回归、逻辑回归以及神经网络设计安全计算协议2.1.1.1线性回归线性回归
损失函数
为:,采用SGD算法处理
损失函数
,权重w的更新公式为:式子只有加法、乘法运算,秘密分享的形式为
萌龙如我们
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2023-10-15 20:22
论文阅读笔记
机器学习
NNDL:作业3
(2)原书公式为:在加入正则化后
损失函数
为:求梯度得:W更新:加入正则化后,在更新参数时每次需要减去,使得参数不会太大,防止数值溢出。
今天也是元气满满的一天呢
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2023-10-15 16:45
pytorch
学习
人工智能
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