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损失函数Loss
[实践应用] 深度学习之优化器
博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化
损失函数
YuanDaima2048
·
2024-09-16 04:38
深度学习
工具使用
pytorch
深度学习
人工智能
机器学习
python
优化器
3.1
损失函数
和优化:
损失函数
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“
损失函数
”。
损失函数
用于度量W的好坏。
做只小考拉
·
2024-09-16 03:17
神经网络-
损失函数
文章目录一、回归问题的
损失函数
1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的
损失函数
1.0-1
损失函数
(Zero-One
Loss
Function
红米煮粥
·
2024-09-15 22:03
神经网络
人工智能
深度学习
损失函数
与反向传播
损失函数
定义与作用
损失函数
(
loss
function)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。
Star_.
·
2024-09-15 22:59
PyTorch
pytorch
深度学习
python
Python实现梯度下降法
梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择
损失函数
与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降
闲人编程
·
2024-09-14 23:35
python
python
开发语言
梯度下降
算法
优化
每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得
损失函数
最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。
幻风_huanfeng
·
2024-09-14 23:32
深度学习框架pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络
机器学习
优化算法
Google大数据架构技术栈
数据存储层Co
loss
usCo
loss
us作为Google下一代GFS(GoogleFileSystem)。
剑海风云
·
2024-09-14 10:37
Big
Data
大数据
架构
Google
BigData
如何让大模型更聪明?
让大模型更聪明,从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发,我们可以采取以下策略:一、算法创新优化
损失函数
:
损失函数
是优化算法的核心,直接影响模型的最终性能。
吗喽一只
·
2024-09-13 13:54
人工智能
算法
机器学习
Python中item()和items()的用处
比如
loss
.item()。
~|Bernard|
·
2024-09-13 07:48
深度学习疑点总结
python
pytorch
深度学习
如何使用Pytorch-Metric-Learning?
1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3
Loss
模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer
鱼儿也有烦恼
·
2024-09-12 17:12
PyTorch
pytorch
惩罚线性回归模型
在惩罚线性回归中,除了最小化预测值与实际值之间的平方误差(或其他
损失函数
)外,还会考虑模型参数的大小。惩罚项通常被加到模型的
损失函数
中,以限制模型参数的大小。
媛苏苏
·
2024-09-12 01:31
算法/模型/函数
线性回归
算法
回归
图像分割任务在设计模型
损失函数
时,高斯函数会被如何应用
什么是高斯函数?Gaussianfunction,又称为高斯函数,是一种常见的数学函数,定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为:f(x)=a⋅exp(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中:aaa决定了曲线的高度(峰值)。bbb是曲线中心位置的均值,决定曲线的对
Wils0nEdwards
·
2024-09-11 12:54
计算机视觉
人工智能
深度学习
Adam优化器:深度学习中的自适应方法
深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化
损失函数
。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
2401_85743969
·
2024-09-10 18:46
深度学习
人工智能
基于图的推荐算法(12):Handling Information
Loss
of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对
loss
ysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing
阿瑟_TJRS
·
2024-09-10 10:53
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,
损失函数
写错了原来的是这样
晓胡同学
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2024-09-10 07:35
keras
深度学习
tensorflow
recover device type disk copy of database 还不会用!!!!
ImplementingaDualBackupStrategywithBackupstoDiskandRecoveryAppliance(DocID2154461.1)RMAN-HowtoimplementDualBackupstrategy(DocID3003000.1)ZeroData
Loss
RecoveryApplianceSoftware-Version12.1.0.1.0andlater
jnrjian
·
2024-09-09 14:00
数据库
oracle
torch.nn中的22种
loss
函数简述
loss
.py中能看到所有的
loss
函数,本文会简单对它们进行介绍1.L1
Loss
计算输入和目标之间的L1(即绝对值)损失。这种
损失函数
会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。
01_6
·
2024-09-09 14:25
人工智能
机器学习
两种常用
损失函数
:nn.CrossEntropy
Loss
与 nn.TripletMargin
Loss
两种用于模型训练的
损失函数
:nn.CrossEntropy
Loss
和nn.TripletMargin
Loss
。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种
损失函数
的详细介绍。
大多_C
·
2024-09-09 14:55
人工智能
算法
python
机器学习
深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),
loss
2401_84003733
·
2024-09-09 12:42
程序员
深度学习
人工智能
pytorch正向传播没问题,
loss
.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
记录一个非常坑爹的bug:
loss
回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先
loss
值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数
加速却甩不掉伤悲
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2024-09-08 16:02
pytorch
神经网络
人工智能
Focal
Loss
的简述与实现
文章目录交叉熵
损失函数
样本不均衡问题Focal
Loss
Focal
Loss
的代码实现交叉熵
损失函数
Loss
=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)
Loss
=L(y,\hat{p}
友人Chi
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2024-09-08 09:09
人工智能
机器学习
深度学习
【每天一句,30天学好英语】
Ifwecanholdanormalheart,sitandwatchthecloudsriseandfall,theflowersb
loss
omandthankyou,andthevicissitudesoflife
壹典心理咨询
·
2024-09-08 03:48
Pytorch机器学习——3 神经网络(三)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法
损失函数
反向传播算法数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数,其公式如下所示:image.png
辘轳鹿鹿
·
2024-09-07 21:50
pytorch建模的一般步骤
Pytorch的建模一般步骤1.导入必要的库2.准备数据3.定义数据集类(可选)4.加载数据5.定义模型6.定义
损失函数
和优化器7.训练模型8.评估模型9.保存和加载模型10.使用模型进行推理importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchvisionimportdatasets
巴依老爷coder
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2024-09-07 09:52
pytorch
深度学习
人工智能
训练过程可视化tensorboard和wandb及np.array和tensor互相转换
current_time)logger=SummaryWriter(log_dir=logger_path,comment=comment)#要保存的数据logger.add_scalar("value_
loss
小裴(碎碎念版)
·
2024-09-07 00:26
python
西班牙语分类词汇(01)-星期的词汇与表达
díadelasemana星期一ellunes星期二elmartes星期三elmiércoles星期四eljueves星期五elviernes星期六elsábado星期日eldomingo每星期一loslunes每星期六
loss
ábado
胡老师的英语课
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2024-09-06 11:33
叶斯神经网络(BNN)在训练过程中
损失函数
不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素
贝叶斯神经网络(BNN)在训练过程中
损失函数
不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的,以下是一些可能的原因和相应的解决方案:学习率设置不当:过高的学习率可能导致
损失函数
在优化过程中震荡不收敛,而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢
zhangfeng1133
·
2024-09-05 23:06
算法
人工智能
机器学习
从0开始深度学习(4)——线性回归概念
1.2
损失函数
在我
青石横刀策马
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2024-09-05 15:47
从头学机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
【论文简介】Circle
Loss
: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
Circle
Loss
:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning
萝莉狼
·
2024-09-05 08:54
machine
learning
circle
loss
deep
feature
learning
Circle
Loss
: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
1.背景常见的分类
损失函数
可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。
dailleson_
·
2024-09-05 07:20
机器学习
机器学习
数据挖掘
神经网络
深度学习
自然语言处理
[论文笔记]Circle
Loss
: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
引言为了理解CoSENT的
loss
,今天来读一下Circle
Loss
:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。
愤怒的可乐
·
2024-09-05 07:18
#
文本匹配[论文]
论文翻译/笔记
自然语言处理
论文阅读
人工智能
T4周:猴痘病识别
接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型:tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_
loss
KLaycurryifans
·
2024-09-04 18:03
深度学习
第T4周:使用TensorFlow实现猴痘病识别
前期工作1.设置GPU(如果使用的是CPU可以忽略这步)2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.
Loss
oufoc
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2024-09-04 18:03
tensorflow
人工智能
python
李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算
损失函数
相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化
损失函数
。
小陈phd
·
2024-09-04 10:07
机器学习
机器学习
算法
神经网络
pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化
损失函数
的算法。通常,优化器会计算
损失函数
相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133
·
2024-09-04 08:57
pytorch
矩阵
人工智能
第四讲:拟合算法
拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线)使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化
损失函数
)。插值算法中,得到的多项式f(x)要经过所有样本点。
云 无 心 以 出 岫
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2024-09-04 08:53
数学建模
数学建模
算法
三观超正的励志文案
CutYour
loss
esandhavefun.事情想做就不要拖。Ifyouwantsomethingdone,don'tputitoff.努力提升自己比指望他人要可靠。
Dimples甜
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2024-09-03 08:35
Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析
线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2
损失函数
J(θ)
SmileySure
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2024-09-02 09:33
Spark
人工智能算法
Spark
MLlib
Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记
:将最优参数集带入原来函数中,用测试集的x值计算y值)(这个过程就叫做预测)训练过程中遇到问题的解决攻略(看下图的方式是“前序遍历”)modelbias出现问题的情况:1.看trainingdata的
loss
weixin_75033552
·
2024-09-01 17:22
人工智能
学习
笔记
PyTorch nn.MSE
Loss
() 均方误差
损失函数
详解和要点提醒
文章目录nn.MSE
Loss
()均方误差
损失函数
参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSE
Loss
()均方误差
损失函数
torch.nn.MSE
Loss
(size_average=None,reduce
Hoper.J
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2024-09-01 01:14
PyTorch笔记
pytorch
MSELoss
均方误差
pytorch中的nn.MSE
Loss
()均方误差
损失函数
一、nn.MSE
Loss
()是PyTorch中的一个
损失函数
,用于计算均方误差损失。均方误差
损失函数
通常用于回归问题中,它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect
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2024-09-01 01:42
深度学习
python基础
pytorch基础
pytorch
人工智能
python
Sealos安装K8s集群
一、什么是sea
losS
ealos是一个功能强大、简单易用的云操作系统,它基于Kubernetes构建,提供了丰富的功能特性和灵活的应用商店,旨在降低云原生的门槛与成本,使用户能够更加轻松地享受云计算所带来的便利
corkii
·
2024-09-01 00:37
kubernetes
容器
云原生
k8s
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着
损失函数
的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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2024-08-30 08:14
人工智能
深度学习
【CVPR‘24】BP-Net:用于深度补全的双边传播网络,新 SOTA!
2.双边传播模块(BilateralPropagationModule)深度参数化参数生成先验编码3.多模态融合(Multi-modalFusion)4.深度细化(DepthRefinement)5.
损失函数
结果与分析结论论文地址
BIT可达鸭
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2024-08-30 04:50
深度补全:从入门到放弃
网络
KITTI
计算机视觉
cvpr
深度估计
python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络,Pytorch ,tensorflow
从你提供的代码片段来看,你想要将损失数值写入名为`middle_
loss
e.csv`的文件中。但是,你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方,以确保数据能够正确地写入CSV文件。
zhangfeng1133
·
2024-08-30 04:45
python
人工智能
数据分析
Is breakfast important?
Breakfastdoesn'thavemuchtodowithweight
loss
早餐与减重并没有太大关系Breakfasthaslongbeenhailedasthemostimportantmealoftheday
俗世尘沙
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2024-08-30 03:31
L1正则和L2正则
等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是
损失函数
的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线
wangke
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2024-08-29 10:19
机器学习和深度学习中常见
损失函数
,包括
损失函数
的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
目录引言什么是
损失函数
?
早起星人
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2024-08-29 09:44
机器学习
深度学习
人工智能
AI学习记录 - 对抗性神经网络
有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后,一般会先看他的
损失函数
是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图
·
2024-08-29 09:40
人工智能
学习
神经网络
理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam
损失函数
LabVIEW_Python
·
2024-08-28 17:05
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