多分类loss

《YOLOv5/YOLOv7魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss
AI小怪兽·2024-02-01 15:07

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction
白色的生活·2024-02-01 15:50

【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets（CGAN）

文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss
QomolangmaH·2024-02-01 12:09

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

Yolov8_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参
早茶和猫·2024-02-01 09:48

TensorFlow2实战-系列教程15：Resnet实战3

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传Resnet实战1Resnet实战2Resnet实战37、训练脚本train.py解读------配置训练参数#createmodelmodel=get_model()#definelossandoptimizerloss_object
机器学习杨卓越·2024-02-01 07:33

机器学习-3降低损失(Reducing Loss)

机器学习-3降低损失(ReducingLoss)学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing
喜乐00·2024-02-01 00:47

Vim实战：使用 Vim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·2024-01-31 23:16

交叉熵损失函数的计算公式

对于多分类问题：L=-∑y_ilog(p_i)其中：L为交叉熵损失函数的值，y_i为真实标签，p_i为模型对第i类的预测概率。
滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

Python||1. 使用LSTM模型进行乘客的数目预测；2.对文件rest-api-asr_python_audio_16k.m4a进行语音识别

1.使用LSTM模型进行乘客的数目预测数据集international-airline-passengers.csv（可以不在意精度和loss）importpandasaspdimportnumpyasnpfilename
小嘤嘤怪学·2024-01-31 12:13

2019-06-20

Fortheetoblom,I'llskipthetombAndrowmyblossomso'er!Praygatherme——Anemore——Thyflower——forevermore!
浅歌一笑·2024-01-31 12:08

ModuleNotFoundError No module named ‘torchvision.models.utils‘

home/ps/wanghao/DBNet.pytorch-master/tools/train.py",line24,inmainfrommodelsimportbuild_model,build_lossFile
m0_67392811·2024-01-31 11:34

吊打面试官，聊聊：Java中String对象的大小？（史上最全）

首先，看看空String占用的空间当前内存大小是在默认开启压缩指针的条件下对象头12char[]数组引用4int类型hash数据大小4lossduetothenextobjectalignment对齐填充
40岁资深老架构师尼恩·2024-01-31 09:34

人工智能之优化器算法|最优化问题是计算数学中最为重要的研究方向之一。而在深度学习领域，优化算法的选择也是一个模型的重中之重。

二、优化算法通用框架优化算法通用框架：首先定义待优化参数W，目标函数Loss(W)，初始学习率α，每次迭代一个bat
小嘤嘤怪学·2024-01-31 09:43

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

论文地址：Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码：GitHub摘要：边框回归在目标检测领域扮演着关键角色，目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归损失函数
剁椒狗头·2024-01-31 07:07

如何在yolov8中验证时计算FPS

LOGGER.info(f'FPS:{(1000/sum(self.speed.values())):.2f}')speed.values()是一个字典，包括preprocess,inference,loss
搁浅丶.·2024-01-31 06:23

PyTorch学习笔记1

,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式，这里不提model#loss
zt_d918·2024-01-30 23:45

欠拟合和过拟合

(模型过于简单)高的trainloss，高的testloss，得到的模型对所有的数据表现都比较差过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试
谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

深度学习 第3次作业 浅层神经网络

二层神经网络.png反向传播是将loss反向传播回去，本质是链式法则求导，然后更新权重参数。
S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

亚组分析、P交互、P趋势是什么？如何计算呢？

除P交互的外，亚组分析和P趋势的计算以logistic模型为例进行说明：自变量：sex（性别），age（年龄），ph.ecog（ECOG评分），wt.loss（过去六个月的体重减轻）因变量：status
kaiming0000·2024-01-30 12:23

实时通讯中拥塞控制算法

拥塞控制算法分类基于丢包(lossrate)的拥塞控制算法例如TCP中早期的拥塞控制算法Reno，会带来较高的时延基于双向时延(rtt)的拥塞控制算法TCP中较新的cubic,还有BBR算法基于瓶颈带宽和
myxu_bin·2024-01-30 09:10

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

0.25tanh函数relu在输入小于0时LR问题实例这里主要就是输出层的搭建，搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的
CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

Softmax分类器

文章目录回顾使用Sigmoid构建多分类器？
chairon·2024-01-30 05:37

2021-05-31

Don'tlivetobeadodderflowerandfalldownwithoutsupport；Ifyouwanttolive,youcanbeacactus.Nomatterwhereyouarethrown,youcanblossom
欣悦Xinyue·2024-01-30 03:15

论文阅读_跨模态商品搜索FashionBERT

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.09801v1.pdf《FashionBERT:TextandImageMatchingwithAdaptiveLossforCross-modalRetrieval
xieyan0811·2024-01-30 01:05

如何使用tensorboard或tensorboardX

/log/Train_LOSS即tensorboard--logdir=./log/Train_LOSS./log/Train_LOSS是eventfiles所在的文件夹
LinlyZhai·2024-01-29 18:59

人脸遮挡识别的研究挑战和方向

Tripletloss是另一种成功的方法，用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入，从而最大化类间距离。然而，在检测或识别阶段可以考虑更多类别
禄亿萋·2024-01-29 16:26

深度学习：Softmax回归

因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型，该模型是针对多分类问题所提出的。下面我们将从softmax回归模型的原理开始介绍，最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的softmax模型。
AAI机器之心·2024-01-29 15:46

Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data

本文从基本的分类损失出发，推导了PU的分类问题其实就是Cost-sensitiveclassification的形式，同时，通过实验证明了如果使用凸函数作为lossfunction，例如hingeloss
zealscott·2024-01-29 14:53

黑鹮 （red-naped ibis) - 百鸟图之十四

黑鹮，red-napedibis,glossyibis。时间：己亥猪年正月十三。西洋公元2019年2月17日。地点：美利坚，佛州，迈阿密，法尔查尔德植物公园。图一图二图三图四
白鹿鲸·2024-01-29 13:32

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了
gyibo_·2024-01-29 12:35

【机器学习】正则化

loss(y^,y)：模型中所有参数的损失函数，如交叉熵Regularizer：用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例，即正则化的权重。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

Chapter 7 - 17. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

CongestionManagementinVXLANAsexplainedintheprevioussection,classifyingandassigningthetraffictoano-dropqueuepreservesthelosslessbehaviorofthetraffic.Thisconfigurationmustbeconsistentonalldevicestoprese
mounter625·2024-01-29 03:15

深度学习之多分类问题

多分类问题：我们在解决的时候会使用到一种叫做SoftMax的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候，我们做出一个二分类网络，我们得到的是y=1（即一年后发病）它的概率是多少，即P（y=1）。
丘小羽·2024-01-28 15:04

The Spiritual Battle with Weight Loss 与减肥的属灵斗争

希望可以通过简易的翻译（仅仅是在Googletranslate的基础上做简单的调整）与更多人分享上面的信息:)TheSpiritualBattlewithWeightLoss与减肥的属灵斗争WearebackwithguestPaulDavidTripp
17dc69b92060·2024-01-28 14:43

paddlepaddle在执行loss.item()的时候，报错an illegal memory access was encountered.

遇到的问题是“anillegalmemoryaccesswasencountered”，这是一个常见的内存错误。首先，要确保你的代码中没有其他明显的内存错误，例如：确保你没有试图访问超出数组边界的元素。确保你没有试图释放已经释放的内存。确保你没有试图写入只读内存区域。如果上述都确认无误，以下是一些建议：更新PaddlePaddle版本：有时，库的某些版本可能包含错误或与某些硬件或操作系统不兼容。确
@小码农·2024-01-28 14:41

FlashInternImage实战：使用 FlashInternImage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
静静AI学堂·2024-01-28 13:11

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM
Icevivina·2024-01-28 12:53

喜欢的电影摘录

——《海上钢琴师》Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent
睆雯·2024-01-28 10:47

第3章-python深度学习——（波斯美女）

你将进一步巩固在第2章第一个示例中学到的知识，还会将学到的知识应用于三个新问题，这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。
weixin_42963026·2024-01-28 05:14

Pytorch遇到的坑：MSEloss的输入问题

#type:ignoreRuntimeError:Thesizeoftensora(96)mustmatchthesizeoftensorb(336)atnon-singletondimension1loss
思考实践·2024-01-28 02:58

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所
老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

MSELoss() 函数

MSELoss(均值损失)pytorch：defMSELoss(pred,target):return(pred-target)**2代码示例：importtorchimporttorch.nnasnna
xiaojiuwo168·2024-01-28 02:27

pytorch中的MSELoss

MSELoss的定义：其中，N是batch_size，如果reduce设置为true，则：求和运算符计算后，仍会对除以n；如果size_average设置为False后，就会避免除以N；参数：size_average
柚子Betty·2024-01-28 02:27

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位
郭庆汝·2024-01-27 21:43

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。
cnhwl·2024-01-27 14:20

sklearn逻辑回归（Logistic Regression）多分类问题

文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
Yvesx·2024-01-27 14:50

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train
吴天德少侠·2024-01-27 08:18

Adaboost处理多分类问题(参数调优，解决数据不平衡问题)

AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数我们首先来看看AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数。两者大部分框架参数相同，下面我们一起讨论这些参数，两个类如果有不同点我们会指出。1）base_estimator：AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即我们的弱分类学习器或者弱回归学
m0_51876286·2024-01-26 20:15

（深度学习）目标检测常见术语

Intersectionoverunion）NMS（Non-maxsuppression）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss
kgbkqLjm·2024-01-26 17:57
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