多分类loss

yolov8 出现loss 为nan

原因：混合精度训练是一种通过同时使用FP16和FP32精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。下面是关于混合精度训练的一些解释:1.原理混合精度训练利用了FP16(16位浮点)和FP32(32位浮点)的不同特性。FP16计算速度快,但动态范围和精度较低。FP32则相反,计算速度较慢但动态范围和精度较高。混合精度训练将网络的某些部分(如权重和激活)使
qq_wuqingdefeng·2024-08-22 12:38

YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释

⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏：http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文、优化创新各位订阅YOLOv8专栏读者，非常抱歉，这篇文章加错专栏了，但是因为是订阅的，所以不能删除或者移动这
kay_545·2024-03-24 20:39

怎样利用一些人的心理效应来达成你的目的

今天在阅读的时候看到一种心理现象，完美的诠释了为什么我们会这样模棱两可，这个心理叫做损失规避心理（英语：Lossaversion），它是指人们同时面对同样数量的收益和损失时（无论先后），
南方的北方小伙·2024-03-07 05:30

基于ERNIR3.0文本分类的开发实践

参考：基于ERNIR3.0文本分类：(KUAKE-QIC)意图识别多分类(单标签)-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/574666812
wangqiaowq·2024-03-07 03:54

深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）

8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。
曲入冥·2024-03-06 01:23

141 舞动的精灵

春有百花秋有月夏有凉风冬有雪一切缘定三生三世十里桃花不如你粉嫩的樱花暗淡了蓝天羞涩了湖水招蜂引蝶不在话下蜜不经意间沾满了羽翼层层涟漪舞动奇迹黄绿蓝粉相得益彰如梦似画空中漫舞高耸入云直插云霄放飞自我如蒲公英将生命的种子散播越过丛林山川草坪百灵鸟鸣唱高歌骏马如闪电般驰骋DancingspiritsSpringhugsahundredblossomswhileautumnhasthemoo
梅花之子·2024-03-04 04:23

互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6
Mr.D学长·2024-03-04 03:52

Chapter 8 - 18. Congestion Management in TCP Storage Networks

ComparisonwithLosslessNetworksRecallthatinFibreChannelfabrics(explainedinChapter3,“DetectingCongestioninFibreChannelFabrics
mounter625·2024-02-29 13:52

Chapter 8 - 13. Congestion Management in TCP Storage Networks

1.Whenthesenderdetectspacketlossbecauseofthe
mounter625·2024-02-20 22:55

TenorFlow多层感知机识别手写体

文章目录数据准备建立模型建立输入层x建立隐藏层h1建立隐藏层h2建立输出层定义训练方式建立训练数据label真实值placeholder定义lossfunction选择optimizer定义评估模型的准确率计算每一项数据是否正确预测将计算预测正确结果
Phoenix Studio·2024-02-20 20:28

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。
magic_ll·2024-02-20 16:04

深度学习loss骤降

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。
eric-sjq·2024-02-19 20:47

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型
RIKI_1·2024-02-19 19:02

Efficient Token-Guided Image-Text Retrieval withConsistent Multimodal Contrastive Training

://github.com/LCFractal/TGDT1.论文核心思想整合了粗粒度与细粒度检索，利用了二者的优点新的训练目标：ConsistentMultimodalContrastive(CMC)loss
ALGORITHM LOL·2024-02-19 15:21

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch
温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

Huber loss

【参考文献】1.wikipedia:Huber_loss
poteman·2024-02-15 02:06

CrossEntropyLoss in Pytorch

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc
xljdt1·2024-02-14 17:39

纸怎么那么全能？还能在水里开花？

水中花小实验blossomsinthewater又是周五啦！动动手做一个有意思的小实验吧~说到纸，我们都知道，纸可以用来画画、写字、折纸飞机、折各种各样的小动物，还可以剪出漂亮的窗花。
我又又又懂了·2024-02-14 13:16

【MySQL】学习约束和使用图形化界面创建表

个人主页:Aileen_0v0热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”ataloss茫然,不知所措文章目录`约束``定义``目的``Exercises
Aileen_0v0·2024-02-14 08:40

MogaNet实战：使用 MogaNet实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作
AI浩·2024-02-14 07:38

论文阅读：GamutMLP A Lightweight MLP for Color Loss Recovery

这篇文章是关于色彩恢复的一项工作，发表在CVPR2023，其中之一的作者是MichaelS.Brown，这个老师是加拿大York大学的，也是ISP领域的大牛，现在好像也在三星研究院担任兼职，这个老师做了很多这种类似的工作，通过一些轻量模型，将一些数据转换过程中的变换关系进行拟合，然后再进行恢复，比如RAW域到sRGB域的转换，这篇文章是wideRGB到sRGB的转换一般相机的ISP或者一些图像编辑
Matrix_11·2024-02-14 05:57

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据
小Z的科研日常·2024-02-14 00:15

ADMap：Anti-disturbance framework for reconstructing online vectorized HD map

那么从特征提取、attentionlayer设计和loss构建上可以做一些工作，也就是文中提到的MPN（multi-scaleperceptionnetwork）、IIA（Ins.InteractiveAttention
m_buddy·2024-02-13 16:26

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

MultiPath注意要点

1输出是什么假设预测30步，一共有16条anchor轨迹，那么需要预测16:16条轨迹的概率16x30x2=960：16条轨迹，每条轨迹的轨迹点要预测其均值和方差2loss是如何设计的loss只监督和真值最近的那条
EEPI·2024-02-13 10:49

深度学习基础

datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的loss
EEPI·2024-02-13 10:48

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish·2024-02-13 05:19

Swift 5.0 UILabel显示html标签的高度计算

NSMutableAttributedString(data:(answer.content.data(using:.unicode,allowLossyConversion:true)!)
ShineYangGod·2024-02-13 01:04

序贯Sequential模型

input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss
光光小丸子·2024-02-13 01:08

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day12

混淆矩阵混淆矩阵常用于评估分类模型的性能，特别是在二分类或多分类问题中。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系。
wendyponcho·2024-02-12 15:35

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

Chapter 8 - 10. Congestion Management in TCP Storage Networks

ComparisonwithLosslessNetworksAsChapter2explains,FibreChanneldefinesamaximumframesizeof2148bytes.UsersdonothavetochangetheMTUvalue
mounter625·2024-02-12 10:50

data science 相关问题(part 2)

variouspivotalfunctionsassumecriticalrolesacrossdiversetasks.Amongthese,twofoundationalfunctionsarethecostfunctionandthelossfun
garrulousabyss·2024-02-12 06:03

饼图外显示百分比，labelLine控制与环的距离

示例：image.pngfunctionlossTenants(){varmyDailyEn=echarts.init(document.getElementById('lossTenants'));option
咏竹莉·2024-02-12 06:20

清明假期第一天20200327The loss of Titanic~10

早晨5:12火车到站，天没亮，阴沉沉的，下了火车才发现还下着小雨，雾蒙蒙的，车站周围的小店也黑着灯，没有开门。幸亏有爸爸开着三轮车来接我，本来约着去看牙，但走到目的地，发现只是个小门诊，没有明确的门牌，不太靠谱，就在附近逛了逛，刚买了些菜和一双鞋，三轮电车警报急需充电，在就近的充电桩充了三块钱的电，走了2公里又在喊“请充电”，可能因为天气冷的原因，电充的慢，担心返程路上没有充电桩，无奈之下只有返回
来而不可失者时也·2024-02-12 05:28

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

三个常用的损失函数L2loss、L1loss、Huber’sRobustloss均方损失L2Lossl(y,y′)=12(y−y′)2l(y,y^{\prime})=\frac{1}{2}(y-y^{\
Alkali！·2024-02-12 03:44

2024牛客寒假算法基础集训营3

1.多分类讨论2.从特殊到一般，便于找规律。例如有一组数，有奇数和偶数，那我们可以构造一组数据全是偶数，观察其规律，然后插入一个奇数，再观察其规律。
clmm_·2024-02-11 21:36

【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【C题 网球运动中的“动量”】【解题思路】

MomentuminTennisInthe2023WimbledonGentlemen’sfinal,20-year-oldSpanishrisingstarCarlosAlcarazdefeated36-year-oldNovakDjokovic.ThelosswasDjokovic
KeepLearners·2024-02-11 19:11

loss的相对曲率的测量

loss的相对曲率的测量代码代码解释代码frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnploss=np.linspace(0,10,1000)loss=8/(
东方佑·2024-02-11 18:32

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737
Queen_sy·2024-02-11 14:19

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数（loss
theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

为什么用tensorflow训练网络，出现了loss=nan最常见的原因是学习率太高。
xyq_learn·2024-02-11 14:52

这么多分类：当前账户余额，联通账户余额，实时话费，可用预存款

这么多的分类：账户可用余额，账户余额，实时话费，可用预存款……作为消费者，我也是看的一脸懵逼。。。关于中国联通，别的不说，文字游戏都能把人搞懵逼。本来以为自己小学毕业学问低，不懂城里人的文字游戏。后来网上一搜，我的天，大家都是看不懂联通的官方解释。好吧，我就搜集一下关于联通的名词介绍，用我们老百姓能够看的懂的文字，把联通的官方解释用百姓话再表达一遍。名词解释：实时话费：这个很好理解，每天使用联通服
陳龍超·2024-02-11 10:08

2019-08-28 jeopardize

英英释义：put(someoneorsomething)intoasituationinwhichthereisadangerofloss,harm,orfailure它可以替换hurt,endanger
大兄弟的铲屎官·2024-02-11 09:58

机器学习2---逻辑回归(基础准备）

逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10
pyniu·2024-02-11 06:40

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据
小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

斐讯 FIR151M 频繁掉线（OpenWRT解决方案）

OpenWRT解决方案）参考文章：（1）斐讯FIR151M频繁掉线（OpenWRT解决方案）（2）https://www.cnblogs.com/sigeryoung/p/fir151m-packet-loss-solution-openwrt.html
无所不为无所为·2024-02-10 18:35

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组
shimly123456·2024-02-10 13:43
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