合页损失函数第24页

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

nmj2008·2023-10-19 18:24

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·2023-10-19 10:02

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·2023-10-19 09:38

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·2023-10-19 04:29

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·2023-10-18 18:17

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·2023-10-18 15:19

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·2023-10-18 15:25

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·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·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·2023-10-18 08:03

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·2023-10-18 08:26

（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·2023-10-18 08:11

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·2023-10-18 08:38

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_foolish12·2023-10-17 21:14

【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·2023-10-17 05:01

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·2023-10-17 03:24

【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·2023-10-17 00:32

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·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·2023-10-16 04:38

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·2023-10-16 01:47

【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·2023-10-15 20:22

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·2023-10-15 16:45

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失函数MSE改变为交叉熵，观察、总结并陈述。改变步长，训练次数，观察、总结并陈述。权值w1-w8初始

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:07

机器学习之线性回归

模型可能出现的问题：1.4.1过拟合问题（highvariance）1.4.2欠拟合问题（highbias）1.5交叉验证2线性回归基本原理2.1线性回归定义2.2一元回归(单个特征）2.2多元回归(即多个特征）3损失函数代价函数

夜猫子科黎·2023-10-15 15:28

torch.nn.MarginRankingLoss文本排序

小批量中每对样本的损失函数为：对于包含NNN个样本的batch数据D(x1,x2,y)D(x1,x2,y)D(x1,x2,y),x1x1x1,x2x2x2是给定的待排序的两个输入，yyy代

AI生成曾小健·2023-10-15 14:00

【深度学习】一文看尽Pytorch之十九种损失函数

不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：作者：mingo_敏原文链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768导读本文汇总了十九种损失函数

风度78·2023-10-15 14:57

深度学习开发流程

1.全局流程2.训练过程损失函数:用来度量深度学习模型的预测值f(x)与真实标签值Y的差异程度的运算函数，损失函数越小，模型型训练的效果越好。

Alan and fish·2023-10-15 14:56

【Pytorch】深度学习之损失函数

文章目录二分类交叉熵损失函数交叉熵损失函数L1损失函数MSE损失函数平滑L1(SmoothL1)损失函数目标泊松分布的负对数似然损失KL散度MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失

自律版光追·2023-10-15 14:55

Tensorflow2 中对模型进行编译，不同loss函数的选择下输入数据格式需求变化

一、tf2中常用的损失函数介绍在TensorFlow2中，编译模型时可以选择不同的损失函数来定义模型的目标函数。不同的损失函数适用于不同的问题类型和模型架构。

空中旋转篮球·2023-10-15 08:06

对比学习笔记

文章目录一、什么是对比学习二、对比学习为什么这么火三、Simcse是什么1.无监督SimCSE2.有监督SimCSE四、simcse的损失函数是什么五、为什么simcse构造正例对时使用dropout是有效的方法六

hit56实验室·2023-10-15 06:55

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：**给损失函数后面加一个惩罚项

【变强大】·2023-10-15 05:37

用于物体识别和跟踪的下游任务自监督学习-2-（计算机视觉中的距离度量+损失函数）

2.4计算机视觉中的距离度量在深度学习和计算机视觉中，距离度量通常用于比较图像、视频或其他数据的特征或嵌入。根据具体任务和数据属性，可以使用不同类型的距离度量。下面介绍了深度学习和计算机视觉中使用的一些常见类型的距离度量。余弦相似性距离：余弦相似性测量向量空间模型（VSM）中两个向量之间的距离。余弦相似性Sc（τa，τp）和两个向量τa和τp之间对应的余弦距离Dc（τa、τp）可以定义如下2.6式

知新_ROL·2023-10-15 04:22

零样本图像识别 | Alleviating Feature Confusion for Generative Zero-shot Learning简单论文笔记

提出特征混淆问题，即在GZSL设置中零样本类别实例容易被划分为可见类（因为在训练生成器时使用的是可见类样本，这导致生成的未见类样本与可见类相似）创新点：提出了一种边界损失函数，该损失函数最大程度地减少了已见类别和未见类别的决策边界

熊仔仔zz·2023-10-15 03:11

机器学习-期末复习

参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用

whh_0509·2023-10-14 22:19

随机梯度算法(SGDOptimizer)

主要是依据的梯度下降原理设置要预测的函数为：损失函数为：则要使损失函数最小，我们可以使损失函数按照它下降速度最快的地方减小，因此需要在此列出损失函数的求导公式：同时由于选用这种方法，可能会陷入局部最小值的问题

Yying98·2023-10-14 17:06

YOLOv3 | 核心主干网络，特征图解码，多类损失函数详解

//zhuanlan.zhihu.com/p/76802514)文章目录1.核心改进1.1主干网络1.2特征图解码1.2.1检测框（位置，宽高）解码1.2.2检测置信度解码1.2.3类别解码1.3训练损失函数

Qodi·2023-10-14 17:25

loss函数之CosineEmbeddingLoss，HingeEmbeddingLoss

CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似。常用于非线性词向量学习以及半监督学习。

旺旺棒棒冰·2023-10-14 15:05

优化算法进阶——学习打卡

为最小化损失函数进行参数更新时，对于noisygradient,我们需要谨慎的选取学习率和batchsize,来控制梯度方差和收敛的结果。

learnin_hard·2023-10-14 14:45

《PyTorch深度学习实践》第二讲线性模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#定义模型defforward(x):returnx*w#损失函数

稚皓君·2023-10-14 13:25

机器学习论文中常用的数学符号以及Latex

在机器学习中，损失函数通常用LLL表示，即：L(θ,D)L(\theta,\mathcal{D})L(θ,D)除了LLL以外，机器学习中的损失函数还有其他写法，具体取决于具体的问题和算法。

fun. 逗~·2023-10-14 10:24

detection_layer层的实现

detection_layer对应Yolov1的实现，理解detection_layer的实现主要需要理解Yolov1中输出层的存储方式，以及论文中损失函数的构成。

城市郊区的牧羊人·2023-10-14 09:02

交叉熵—代价函数

代价函数越小越好最近看到CNNH(CNNHashing)，里面有提到交叉熵损失函数，找了一下，以备查忘转载http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/

hutingting0611·2023-10-14 01:02

U-net

（如B部分有x,y人）损失函数1.逐像素的交叉熵：图像每个点进行分类2.样本均衡问题：图像包含的每部分占的比例不同，加入权重3.损失函数评估指标MIOUgroudtruth与prediction之间的交并比

long_respect·2023-10-14 00:25

tensorflow：损失函数和优化器

损失函数和优化器关系1.损失函数是在graph中定义的经过operation的tensor。2.损失函数最终要带入到优化器的minimize方法中做参数。

老夫叨叨叨·2023-10-13 22:12

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

iuerfee·2023-10-13 19:59

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

chapter_linear-networks：线性回归的从零开始实现

在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器)。

weiket·2023-10-13 13:13

在深度学习中，累计不同批次的损失估计总体损失

训练的作用：前向传播计算损失函数值，为了尽量减少损失函数值，反向传播计算损失函数梯度，并用梯度更新模型参数。

Y.IU.·2023-10-13 13:05

竞赛选题深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别