多分类loss

55、交叉熵损失函数和softmax

在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出loss值，直到loss值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。
董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

【Pytorch】学习记录分享11——GAN对抗生成网络

PyTorchGAN对抗生成网络0.工程实现1.GAN对抗生成网络结构2.GAN构造损失函数（LOSS）3.GAN对抗生成网络核心逻辑3.1参数加载：3.2生成器：3.3判别器：0.工程实现原理解析：论文解析
大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-06 15:15

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、SmoothL1Loss五、IOU系列的loss前言损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差，在深度学习算法中起着重要作用。
行走的学习机器·2024-01-06 13:21

Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data

UnbiasedPUlearning.该论文在之前PUlearning中使用非凸函数作为loss的基础上，对正类样本和未标记样本使用不同的凸函数loss，从而将其转为凸优化问题。
zealscott·2024-01-06 12:52

pytorch07：损失函数与优化器

目录一、损失函数是什么二、常见的损失函数2.1nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数2.1.1交叉熵的概念2.2.2交叉熵代码实现2.2.3加权重损失2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现
慕溪同学·2024-01-06 09:04

2023/5/7周报

文章目录摘要一．第一种newmodel1.新的functionwithunknownparameters:2.findlossfunction：3.optimizationofNewModel二．第二种
user_s1·2024-01-06 07:54

2019-02-26 jeopardize

1.jeopardize:putsomeoneorsomethingintoasituationinwhichthereisadangerofloss,harmorfailure.2.jeopardize
你好Ruby·2024-01-05 19:51

【学习笔记】回顾一些老生常谈的话题（下）

StopLoss&TakeProfit.jpg【风控、风控、风控】重要的事情说三遍，风控怎么强调都不过分。市场并不是事实，而全都是人们的观点和头寸。所以，在任意时间，任何东西可以在任何价格。
坤乾泰·2024-01-05 18:28

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-6频率响应与滤波器

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-动态系统建模与分析Ch02-6频率响应与滤波器1stordersystem一阶系统低通滤波器——LossPassFilter
LiongLoure·2024-01-05 18:01

逻辑回归（Logistic Regression）

它是一种线性模型，常用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。
草明·2024-01-05 16:27

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

1、介绍HingeLoss（合页损失）通常用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等模型中，特别是在二分类问题中。
daphne odera�·2024-01-05 15:28

【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）

目录一、绝对误差损失（L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）二、均方误差损失（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）三、平滑L1损失（HuberLoss）四、深度分析五
daphne odera�·2024-01-05 15:58

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction
daphne odera�·2024-01-05 15:57

记模型训练损失为NAN

这个作者将模型训练过程中loss为NAN或INF的原因解释得好好详尽（感谢）：Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchlossnan-CSDN博客https:/
youyiketing·2024-01-05 13:31

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类
几窗花鸢·2024-01-05 07:32

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类
HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：分类与回归

分类问题有时可分为二分类（两个类别之间进行区分）和多分类（两个以上的类别之间进行区分），二分类是尝试回答是/否问题，二分类问题中，通常将类别称为正分类、反分类，这里的“正”不代表好的方面或者正数，只是代表研究对象
zhangbin_237·2024-01-05 03:24

七种认知偏差

01LossAversion损失厌恶什么叫损失厌恶呢？打个很简单的比方：丢失一百元的难过，和获得一百元的开心相比，你觉得哪个更大？损失厌恶偏差告诉你：前者比后者更大。
上进的鲍鲍·2024-01-05 02:51

自有图片数据制成npz格式数据集

在Python中，我们可以使用numpy库将多分类训练数据集制成NPZ格式。
缘起性空、·2024-01-05 01:28

详解Keras3.0 Losses:Probabilistic losses(概率损失)

目录Probabilisticlosses1、BinaryCrossentropy2、CategoricalCrossentropy3、SparseCategoricalCrossentropy4、Poissonclass5
缘起性空、·2024-01-05 01:27

matplotlib范围曲线简例

想在画（平均）loss曲线时顺便表示方差，即每一个epoch的平均loss用plot画曲线，而在曲线周围用一个浅色区域表示方差。
HackerTom·2024-01-05 00:24

python数据分析从入门到进阶

文章目录引言1.数据准备2.简单二元分类实现3.模型评估3.1准确率3.2混淆矩阵☘️3.3召回率和精确度3.4ROC曲线4.小结5.从二元分类到多分类6.误差分析7.多标签分类Python技术资源分享
只存在于虚拟的King·2024-01-04 21:40

深度神经网络中的混合精度训练

Mixed-PrecisionTrainingofDeepNeuralNetworks|NVIDIATechnicalBlog目录混合精度成功训练的技术FP32累加损失缩放lossscalingFP32MasterCopyofWeights
兔子牙丫丫·2024-01-04 18:48

情窦初开小清新怦然心动

怦然心动2019-10-12Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent
盲观·2024-01-04 17:08

英文圆体字练习 2018.04.20

Friday周五—————Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent
JessicaH2017·2024-01-04 16:37

m1mac 上调用mps遇到nan/inf loss的解决办法

最近跑一个项目时发现调用mps会出现nanloss的问题，甚至运行速度不如cpu调用mps时发现的问题使用cpu正常运行甚至速度还更快解决方法使用以下代码更新pytorchpip3install--pretorchtorchvisiontorchaudio
ladedah·2024-01-04 16:07

清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析

内容：Fisher线性判别分析一.介绍：1.给定的训练姐，设法投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。2.如何同类尽可能接近：方差越小3.如何异类尽可能远离：计算距离大二.SPSS进行线性判别分析1.分析-分类-判别式分析结果：
别被算法PUA·2024-01-04 14:51

R语言rayrender包，glossy光滑的材料

R语言rayrender包，glossy光滑的材料#ThuJul0101:44:172021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.1forwindow10#[email protected]
youmigo·2024-01-04 14:24

【Tool】Keras 基础学习 VIII 回归

前面介绍了多分类问题和二分类问题，现在我们来看另一种常见的任务，回归问题，回归问题得到的预测值是连续的，是non-categorical的。
ItchyHiker·2024-01-04 14:19

Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box翻译

yydshttps://download.csdn.net/download/weixin_53660567/88588052Inner-IoU:MoreEffectiveIntersectionoverUnionLosswithAuxiliaryBoundingBox
长沙有肥鱼·2024-01-04 13:30

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.模型选择前馈神经网络
随风飘摇的土木狗·2024-01-04 11:11

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据
AI路漫漫·2024-01-04 11:24

【KL散度】stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss用法解析

，各处查阅资料，终于理解了，主要从代码实现和公式的角度，整理记录一下神奇的stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss
风巽·剑染春水·2024-01-04 09:08

P59 生成式对抗网络GAN-理论介绍 Theory behind GAN

ObjectNormalDistribution的数据经过Generator后生成分布更加复杂的PG.真实数据的分布为Pdata，希望PG和Pdata越近越好LOSS是两者之间的分布距离问题：如何计算divergence
闪闪发亮的小星星·2024-01-04 08:41

大语言模型LLM微调技术：P-Tuning

1引言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。
智慧医疗探索者·2024-01-04 07:28

目标检测-One Stage-RetinaNet

文章目录前言一、RetinaNet的网络结构和流程二、RetinaNet的创新点BalancedCrossEntropyFocalLoss总结前言根据前文目标检测-OneStage-YOLOv2可以看出
学海一叶·2024-01-04 06:33

【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失

1、介绍主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数，对于分类问题，最常用的损失函数是交叉熵损失函数CrossEntropyLoss。它用于测量两个概率分布之间的差异，通常用于评估分类模型的性能。
daphne odera�·2024-01-04 04:13

【损失函数】Quantile Loss 分位数损失

1、介绍QuantileLoss（分位数损失）是用于回归问题的一种损失函数，它允许我们对不同分位数的预测误差赋予不同的权重。这对于处理不同置信水平的预测非常有用，例如在风险管理等领域。
daphne odera�·2024-01-04 04:42

用最小二乘法解决MNIST手写数字分类问题，并结合随机特征法改进

讲解最小二乘法非常透彻，比如包括它的回归和分类(包括多分类)以及非最小二乘和它们有约束问题的应用。
蛋总的快乐生活·2024-01-04 01:00

2019-01-31[Stay Sharp]Lasso Regression and Ridge Regression

LossfunctionwithL2Regularization:themodeluseL2RegularizationiscalledRidgeRegressionLossfunctionwithL1Regularization
三千雨点·2024-01-03 23:39

李宏毅机器学习第二十周周报GAN4

LearningfromUnpairedData2.CycleGAN3.Application二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1损失函数3.1.1对抗性损失3.1.2循环一致性损失3.1.3整体目标3.1.4identityloss3.2
沽漓酒江·2024-01-03 22:18

番外篇Diffusion&Stable Diffusion扩散模型与稳定扩散模型

扩散模型与稳定扩散模型摘要AbstractDiffusionModel扩散模型ForwardDiffusionProcess正向扩散过程噪声图像的分布封闭公式ReverseDiffusionProcess反向扩散过程lossfunction
沽漓酒江·2024-01-03 22:17

新天鹅堡——童话世界背后的绝世浪漫

德国景点与人文故事连载（一）新天鹅堡——童话世界背后的绝世浪漫-1-新天鹅堡（英语：NewSwanStoneCastle、德语：SchlossNeuschwanstein），是19世纪晚期的建筑。
爆米花POI·2024-01-03 21:42

3.Unity中坐标系相关知识点

世界坐标系//this.transform.position;//this.transform.rotation;//this.transform.eulerAngles;//this.transform.lossyScale
lqd520520·2024-01-03 20:52

autograd与逻辑回归

以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors
-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

论文阅读: Semantics-guided Triplet Loss

Senantics-guidedTripletLoss基本假设：在场景语义分割图像中，目标内部相邻像素拥有同样的深度值，而跨目标边界上深度值变化很大。
BlueagleAI·2024-01-03 16:36

声纹识别资源汇总（不断更新）

4）EnglishMulti-speakerCorpusforVoiceCloning五、开源代码1、Alize2、MSRIdentityToolkit3、d-vector4、LSTMwithGE2Eloss5
郭小儒·2024-01-03 14:30

静态方法和抽象方法的应用和理解

问题：理解代码的时候遇到一个类下边有这样的静态and抽象方法：@staticmethod@abstractmethoddefget_loss()->nn.functional:"""返回用于当前数据集的损失函数
阿罗的小小仓库·2024-01-03 09:00

yolov5 损失函数

yolov5有三个损失函数分别是回归损失、置信度损失、分类损失回归损失用的是CIOUloss置信度和分类损失用的是BCEloss（1）对比L2损失，Iou和GIou具有尺度不变性，不会说输入的框子大loss
李昂的·2024-01-03 07:24

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

那么得到一个目标函数Loss_function（也就是J(θ)）我们应该如何求解？这里就引入了“梯度下降”。
xcpppig·2024-01-03 01:52
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