损失函数Loss 第3页

探秘 TCP TLP：从背景到实现

本文内容参考自TailLossProbe(TLP):AnAlgorithmforFastRecoveryofTailLosses以及Linux内核源码。TLP，先说缘由。

dog250·2025-01-29 09:39

图像处理篇---图像压缩格式&编码格式

文章目录前言图像压缩格式无损压缩（LosslessCompression）1.PNG（PortableNetworkGraphics）2.GIF（GraphicsInterchangeFormat）3.

Ronin-Lotus·2025-01-27 14:40

计算机视觉目标检测-DETR网络

目录摘要abstractDETR目标检测网络详解二分图匹配和损失函数DETR总结总结摘要DETR（DEtectionTRansformer）是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法

next_travel·2025-01-27 06:47

【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPC Loss）如何计算？以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

Pytorch实现论文：对GAN的交替优化

ClosingtheGapBetweenTheoryandPracticeDuringAlternatingOptimizationforGANs，Gans交替优化中缩小理论与实践的差距这篇论文的一个核心代码在ACGAN模型上的效果测试，核心是修改了损失函数部分的计算

LJ1147517021·2025-01-25 06:11

python3+TensorFlow 2.x 基础学习（一）

基础概念2、1EagerExecution2、2TensorFlow张量（Tensor）3、使用Keras构建神经网络模型3、1构建Sequential模型3、2编译模型1、Optimizer（优化器）2、Loss

刀客123·2025-01-25 03:23

Chapter 3-15. Detecting Congestion in Fibre Channel Fabrics

Credit-loss-recoTheCredit-loss-recoPort-MonitorcounterdetectstheinstancesofCreditLossRecoveryonaswitchport.AstheTxCreditLossRecoverysectionexplains

mounter625·2025-01-24 20:28

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。

化作星辰·2025-01-24 16:27

＜keep-alive＞＜component ＞＜/component＞＜/keep-alive＞缓存的组件实现组件,实现组件切换时每次都执行指定方法

/procurementPlanConfig/calculationDimension.vue'),//价格损失配置PriceLossSetting:()=>import

柠檬花开_·2025-01-24 09:32

使用神经网络做二分类预测

先给个结果图：train0loss:1838.0616train100loss:1441.5283train200loss:1299.4546train300loss:934.36536train400loss

weixin_33816300·2025-01-23 21:30

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

具体来说，梯度是损失函数对每个参数的偏导数，表

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享

365JHWZGo·2025-01-22 17:28

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。

TrustZone_·2025-01-21 16:31

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

LLM - 大模型 ScallingLaws 的 CLM 和 MLM 中不同系数(PLM) 教程(2)

ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规

ManonLegrand·2025-01-21 04:10

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型

WeeJot·2025-01-21 00:57

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4

小小小小祥·2025-01-19 15:40

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4

好评笔记·2025-01-19 03:25

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

使用神经网络拟合6项参数

1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss

Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

当然是有的，简而言之，机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

损失函数BinaryCrossentropy例子说明

官方说明书的例子其实特别简单明了，y_true=[[0.,1.],[0.,0.]]y_pred=[[0.6,

小林书店副编集·2025-01-17 21:43

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

llama.cpp部署

llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分：训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化；推理结果最优化的过程；训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理

法号：行颠·2025-01-17 17:12

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

优化损失函数：根据任务特点选择合适的损失函数，例如交叉熵损失或均方误差。调整超参数

KeyPan·2025-01-17 13:35

[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

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-OneLossFunction

红米煮粥·2024-09-15 22:03

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)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

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

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

Google大数据架构技术栈

数据存储层ColossusColossus作为Google下一代GFS（GoogleFileSystem）。

剑海风云·2024-09-14 10:37

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

Python中item()和items()的用处

比如loss.item()。

~|Bernard|·2024-09-13 07:48

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1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer

鱼儿也有烦恼·2024-09-12 17:12

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

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

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

基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

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·2024-09-10 07:35

recover device type disk copy of database 还不会用！！！！

ImplementingaDualBackupStrategywithBackupstoDiskandRecoveryAppliance(DocID2154461.1)RMAN-HowtoimplementDualBackupstrategy(DocID3003000.1)ZeroDataLossRecoveryApplianceSoftware-Version12.1.0.1.0andlater

jnrjian·2024-09-09 14:00

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.L1Loss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

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。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

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

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·2024-09-08 16:02

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