多分类loss

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

但是对于推理结果，不同的输入，具有相同的输出；错误率很高，并且loss值也于训练时差距巨大。
ZhengHsin·2024-01-19 15:24

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示
E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码
E寻数据·2024-01-19 08:34

一款优秀的双链笔记Blossom 安装教程 私有部署的云端双链笔记软件Blossom

Blossom是一个支持私有部署的云端双链笔记软件，你可以将你的笔记，图片，个人计划安排保存在自己的服务器中，并在任意设备之间实时同步。同时还是一个动态博客。
AscendKing·2024-01-19 02:39

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）
你好，Albert·2024-01-18 21:37

[Cell] Glia-to-Neuron Conversion by CRISPR-CasRx Alleviates Symptoms of Neurological Disease in Mice

SummaryConversionofglialcellsintofunctionalneuronsrepresentsapotentialtherapeuticapproachforreplenishingneuronallossassociatedwithneurodegenerativediseasesandbraininjury.Previousattemptsinthisareausin
小精灵_7b55·2024-01-18 16:19

ML：2-2-1 Tensorflow

文章目录1.Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow
skylar0·2024-01-18 09:47

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。数据收集：根据任务目标从各种来源获取原始数据，可以是数据库、文件、传感器、网络日志等。数据预处理：数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。数据转换：对数据进行规范化、标准化、归一化等操作以适应模型要求。特征编码：将非数值特征（如类别标签）转化为数值形式。特征工程
德天老师·2024-01-18 08:45

VIT transformer详解

VITtransformer详解一、前言二、总体结构三、VIT输入部分四、VITEncoder部分五、CLS多分类输出六、归纳偏置七、参考一、前言论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929
不是二哈的柯基·2024-01-18 04:22

NLP任务中常用的损失函数

−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(y,\hat{y})=-(ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)多分类交叉熵损失函数
bulingg·2024-01-18 04:22

C语言（求解一元二次方程的根）

3-6,delt,x1,x2;//double换成float，可以运行，但会出现警告：warningC4244:'=':conversionfrom'double'to'float',possiblelossofdatadelt
.正函数.·2024-01-18 03:47

Hardware-in-the-loop End-to-end Optimization of Camera Image Processing Pipelines阅读笔记

Hardware-in-the-loopEnd-to-endOptimizationofCameraImageProcessingPipelines阅读笔记这篇文章干了啥背景介绍相关工作ISP问题描述端到端的loss
YongjieShi·2024-01-18 02:17

PyTorch基础完整模型训练套路（土堆老师版）详细注释及讲解！小白学习必看！

dataloader加载数据集3、创建网络模型model.py4、损失函数5、优化器6、设置训练网络的参数7、添加tensorboard8、训练过程并保存模型结构及参数①cyx.train()和cyx.eval()②loss.item
Solarsss·2024-01-18 01:02

早餐周记01

一周早餐全纪录周一培根奶酪土豆饼BaconCheesePotatoCake豆浆soyamilk牛肉餐包Smokedbeefhamburger玉米甜面包sweetcornbread周二肉松小贝（肉松蛋糕）driedmeatflosscake
一愿天行·2024-01-18 00:50

Stock income calculator

Thisappallowstheusertocalculatethenetprofitandlossofthestocksboughtandsoldintheshortesttime.Itlistsallthecostsofthetransactionincludingthecostofpurchase
杀了吃肉·2024-01-18 00:10

Logistic回归之有序logistic回归分析

Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。
spssau·2024-01-17 22:03

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。
AI小白龙*·2024-01-17 22:08

线性回归理论+实战

损失函数（lossfunction）能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。通常我们会选择非负数作为损失，且数值越小表示损失越小，完美预测时的损失为0。回归问题中最常用的损失函数是平方误差函数。
良子c·2024-01-17 18:13

glossary_ESL2

inbox–anelectronicspaceorarealboxthatholdsemails,papers,andotherthingsthatoneneedstoreadandrespondtoMikehastwoinboxesonhisdesk:oneforthingsthathavetoberespondedtorightaway,andoneforthingsthathecanread
嘀嗒嘀嗒startS·2024-01-17 16:08

分类预测 | Matlab实现CS-SVM布谷鸟算法优化支持向量机的数据分类预测

2.自带数据，多输入，单输出，多分类。优化参数为：SVM的gamma和c。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等
机器学习之心·2024-01-17 15:35

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决
sdu_study·2024-01-17 14:17

【小笔记】算法基础超参数调优思路

两个极端：假设内存/显存足够大，每次都是使用全量数据进行梯度计算，此时训练效率最高，但训练极容易陷入鞍点（局部最优）而无法跳出，表现出来就是loss还比较高，但是已经开始收敛了
落叶阳光·2024-01-17 08:39

Java期末复习题库（封装，继承，抽象类，接口，GUI）

,weight的属性,还具有eat(),sleep()和work()的行为,在biology包中的plant包中有flower类,它具有name,color,smell的属性,还具有drink()和blossom
clmm_·2024-01-17 08:48

23/76-LeNet

LeNet,上世纪80年代的产物,最初为了手写识别设计'''fromd2limporttorchasd2limporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.lossimportCrossEntropyLossfromtorch.utilsim
CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

【Machine Learning】机器学习笔记（2）——如何处理训练不好的情况

Howtodealwithbadtrainingsomereference如何处理训练不好的情况1、LossontrainingdataislargeCriticalpointBatchandMomentumAdaptiveLearningRateClassificationBatchNormalization2
Ω snow·2024-01-17 07:11

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

案例背景对于海量的新闻，我们可能需要进行文本的分类。模型构建很重要，现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。本次这里正好有一组质量特别高的新闻数据，涉及'教育''科技''社会''时政''财经''房产''家居'七大主题，基本涵盖了所有的常见的新闻类型。每个主题取了1w条，总共7w条数据，也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型，来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数
阡之尘埃·2024-01-17 06:48

ValueError: Attempt to convert a value (TFSequenceClassifierOutput(loss=None, logits=array([[

目录1.错误信息2.出错代码3.问题分析4.修改1.错误信息ValueError:Attempttoconvertavalue(TFSequenceClassifierOutput(loss=None,
赵孝正·2024-01-17 06:55

深度学习的错误总结

train_loss+=loss表示将loss的值累加到train_loss上。在深度学习中，通常会追踪一个批次（batch）中所有样本的损失，并通过累加这些损失来计算整个批次的总损失。
豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：
惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

【科普】神经网络中的随机失活方法

过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。
pprpp·2024-01-17 00:24

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

作者：CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine（GEE）中应用机器学习分类器进行多分类时，有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。
_养乐多_·2024-01-16 21:23

扩散模型

VAE依赖于替代损失（surrogateloss）。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。扩散模型(DiffusionModels)的灵感来自非平衡热力学。定义了
可能性之兽·2024-01-16 20:25

本地可视化服务器的tensorboard

pipinstalltensorboard在代码中的具体使用如下：导入tensorboardfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter在代码中加入log_dir=os.path.join('loss
西北有风·2024-01-16 12:08

目标检测-One Stage-YOLOv8

文章目录前言一、YOLOv8的网络结构和流程二、YOLOv8的创新点三、创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac
学海一叶·2024-01-16 06:34

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL概述：全幻灯片分类；视频异常检测；图像分类；调制识别；Benchmark；MIL交叉领域：多示例多标签；多示例偏标签；多分类分布外检测
因吉·2024-01-15 22:15

Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation(2020 AAAI)

Motion-AttentiveTransitionforZero-ShotVideoObjectSegmentationIntroductionProposedMethodNetworkOverviewMATSA:AT:SSABARImplementationDetailsTrainingLossTraingingSettingsRuntimeExperimentsAblationStudyRe
行走江湖要用艺名·2024-01-15 15:50

DataLoader worker (pid(s) 13424) exited unexpectedly “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“

错误汇总错误一：DataLoaderworker(pid(s)13424)exitedunexpectedly遇到的错误可能是由于以下原因之一导致的：数据集中有损坏或无效的文件，导致数据加载器无法读取或解析它们。数据集太大，超过了您的内存或显存的容量，导致数据加载器无法分配足够的空间来存储或处理它们。数据加载器使用了多个进程来加速数据加载，但由于某些原因，这些进程之间的通信出现了问题，导致数据加载
尘汐筠竹·2024-01-15 11:30

PyTorch损失函数（二）

损失函数5、nn.L1Lossnn.L1Loss是一个用于计算输入和目标之间差异的损失函数，它计算输入和目标之间的绝对值差异。主要参数：reduction：计算模式，可以是none、sum或mean。
-恰饭第一名-·2024-01-15 07:21

大模型实战营Day4 XTuner 大模型单卡低成本微调实战 作业

按照文档操作：单卡跑完训练：按照要求更改微调的数据：完成微调数据的脚本生成：修改配置文件：替换好文件后启动：启动后终端如图：用于微调的一些数据显示：训练时间，loss:可见模型是经过微调数据反复纠正，慢慢被引导向微调设计者所想的方向
AIzealot无·2024-01-15 04:51

从DETR到Mask2former(2): 损失函数loss function

DETR的损失函数包括几个部分，如果只看论文或者代码，比较难理解，最好是可以打断点调试，对照着论文看。但是现在DETR模型都已经被集成进各种框架中，很难进入内部打断掉调试。与此同时，数据的label的前处理也比较麻烦。本文中提供的代码做好了数据标签的预处理，可以在中间打断点调试，观察每部分损失函数究竟是如何计算的。首先，从huggingface的transformers库中拿出detrsegmen
河北一帆·2024-01-14 19:26

分布式训练 大数据集 NCCL超时

有时候在分布式训练时，可能会出现nccl通信超时的问题，出现的原因好像是在某些数据处理、加载等过程，多个进程一起完成，但是某些计算（比如loss具体不知道都有啥）需要rank0自己来做，但是由于默认的30
一往而深_·2024-01-14 18:49

RuntimeError: Expected to have finished reduction

这个问题是因为模型中定义了一堆函数，但是在loss.backward()后，模型中的某些函数跟loss计算无关。
一往而深_·2024-01-14 18:18

史诗级长文--朴素贝叶斯

引言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。
SQingL·2024-01-14 18:38

史诗级干货长文--Logistic回归

Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。
SQingL·2024-01-14 18:06

《相似度对比模型训练及在AidLux上部署应用》--实现印章相似度比较

（2）常见的相似性度量的深度学习方法：Siamese网络、TripletLoss网络、本文方法。2.相似度比对模型训练与测试（1）训练步骤为：①按上述格式放置数据集，放在dataset.
heromps·2024-01-14 16:39

“PowerTransmissionLoss“app Tech Support（URL）

Intheprocessofpowerinstallation,powertransmissionlossisaveryimportantindicator.Throughourapp,wecanknowseveralmainfactorsthatcausepowerloss
weixin_42782982·2024-01-14 13:53

分类方法之逻辑回归

逻辑回归可以用于二分类问题，也可以通过一些扩展方法用于多分类问题。在二分类问题中，逻辑回归将输出为两
亦旧sea·2024-01-14 06:20

tf.Summary用法

，其格式为：tf.summary.scalar(tags,values,collections=None,name=None)例如：tf.summary.scalar('mean',mean)一般在画loss
求索_700e·2024-01-14 03:46

损失函数介绍

目录损失函数平均绝对误差均方误差交叉熵损失反向传播实战环节损失函数损失函数（LossFunction）是一种用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

图像融合论文阅读：ReFusion：通过元学习的从可学习损失重建中学习图像融合

@article{bai2023refusion,title={ReFusion:LearningImageFusionfromReconstructionwithLearnableLossviaMeta-Learning
图像强·2024-01-13 20:40
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