损失函数Loss

验证方法

如果需要配置自定义优化器的参数，或传入自定义的损失函数或指标函数。
庵下桃花仙·2024-02-05 06:01

设计一个可以智能训练神经网络的流程

监控loss：在每个训练周期（epoch）后，监控loss的变化情况。动态调整：根据loss的变化情况，动态调整batchsize和learningrate。停止条件：设定一个停止条件，例如当los
东方佑·2024-02-05 05:07

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型，而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好，是否能满足实际需求；2、设置并给出机器学习的算法模型（Model）；3、设置期望的损失函数
牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数
cnhwl·2024-02-05 05:55

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot·2024-02-05 05:55

GBDT为什么比决策树结果更优？从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

决策树在计算过程中，已经通过信息增益或基尼系数理论使得决策树能够使得损失函数最小化了，为什么GBDT能够获得更好的结果？是决策树没有对数据信息利用充分吗？决策树，是通过计算信息增益的方式构建决策树。
噶噶~·2024-02-04 21:45

AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化（离散化）的自编码器

的概率理解（三）AutoEncoder的局限VAE变分自编码器（VariationalAutoEncoder）（一）VAE简介（二）VAE的概率理解（三）VAE与AE（三）VAE与GAN（四）VAE的损失函数
丁希希哇·2024-02-04 14:43

IOU 系列：IOU,GIOU,DIOU,CIOU

文章目录一、IOU（一）为什么提出IOU（二）IOU的计算公式（三）IOULoss（四）IOU的优缺点二、GIOU（一）为什么提出GIOU（二）GIOU的计算公式（三）GIOULoss（四）GIOU的优缺点三
丁希希哇·2024-02-04 14:37

02神经网络的学习及代码实现

引入损失函数指标，学习的目的是以该损失函数为基准，找出尽可能小的损失函数的值。1、从数据中学习从数据中学习规律，模式，避免人为介入。先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。
我闻 如是·2024-02-04 12:04

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

其次，我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。
Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

代码随想录算法训练营第三十九天|518. 零钱兑换 II

518.零钱兑换IIpublicstaticintcoinChange(int[]coins,intamount){//找出最后一步//定义损失函数定义记忆化存储基本单元//状态转移方程f(n)=f[n
m0_37767445·2024-02-04 09:55

老友记第三季（第8集）

1.oral:口腔，口头的Hygiene:卫生，保健Floss:牙线，丝绵Phoebe:It’snotaboutoralhygiene,Iflosstosavelive
小神2·2024-02-04 07:35

互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是
Mr.D学长·2024-02-04 07:55

ICASSP2024 | BS-PLCNet: 基于多任务学习框架和多判别器的分频带丢包隐藏网络

语音丢包补偿（PacketLossConcealment，PLC）又称丢包隐藏，旨在通过各种方式尽可能地恢复或掩饰丢失的数据包，从而保持语音通信的连续性和清晰度。随着硬件和算法的进步与深度
语音之家·2024-02-04 05:15

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

使用StableDiffusion进行图片Inpainting原理

当前SOTA模型用单一类型的mask训练限制了模型的泛化能力，此外pixel-wise和perceptualloss会导致生
orangerfun·2024-02-04 02:25

泽平 的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 322 20220207

练习材料：L10(2)：ThelossofTitanicAfterthealarmhadbeengiven,thegreatshipturnedsharplytoavoidadirectcollision.TheTitanicturnedjustintime
郑泽平·2024-02-04 01:56

深度学习——训练过程实时可视化损失函数走势（附代码）

深度学习训练过程实时可视化损失函数可以帮助我们更好地了解模型的训练情况，从而做出更合理的训练决策。
佐咖·2024-02-03 19:30

（2021|NIPS，VQ-VAE，精度瓶颈松弛，三明治层归一化，CapLoss）CogView：通过转换器掌握文本到图像的生成

CogView:MasteringText-to-ImageGenerationviaTransformers公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.方法2.1理论2.2标记化2.3自回归Transformer2.4训练的稳定性3.微调3.1超分辨率3.2图像标题和自我重新排名3.3风格学习3.4工业时尚设计4.实验结果4.1
EDPJ·2024-02-03 19:18

棒棒糖图

inputFile,header=T,sep="\t",check.names=F,row.names=1)#对符合条件的行求和GAIN=rowSums(rt>0)#获取拷贝数增加的样品数目：CASP920LOSS
一只小脑斧·2024-02-03 19:44

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到
欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

目标检测中的损失函数汇总

和图像分割中将损失函数分为基于分布，基于区域以及基于边界的损失函数不一样，目标检测经常可以认为由2类最基础的损失，分类损失和回归损失而组成。
senbinyu·2024-02-03 16:29

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist
萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

目标检测任务的调研与概述

1.2目标检测的损失函数都有那些？1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？1.4目标检测有那些常见的数据集？
Alexa2077·2024-02-03 16:56

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid
iwill323·2024-02-03 16:17

【pytorch】利用tensorboard记录训练过程与查看

fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter在epoch内保存，三个参数分别为保存字符串名、保存变量和步数writer.add_scalar('trainingloss
Jiazhou_garland·2024-02-03 13:29

Pytorch与tensorboard观察Loss变化

下载相应库pip3installtensorboardXpip3installtensorboardcondainstalltensorflow使用tensorboard调包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter初始化writer=SummaryWriter(Thefilepath)Writer=SummaryWriter()或者writer=
ACxz·2024-02-03 13:59

pytorch 利用Tensorboar记录训练过程loss变化

文章目录1.LossHistory日志类定义2.LossHistory类的使用2.1实例化LossHistory2.2记录每个epoch的loss2.3训练结束close掉SummaryWriter3.
@BangBang·2024-02-03 13:26

【2024美赛】C题（中英文）：网球中的势头Problem C: Momentum in Tennis

跳转链接中文赛题问题C：网球中的势头使用数据来：提供的文件：词汇表关键术语/概念的词汇表：参考文献：英文赛题ProblemC:MomentuminTennisUsethedatato:Filesprovided:GlossaryGlossaryofkeyterms
是Yu欸·2024-02-03 11:14

【AI数字人-论文】DINet论文解读

DINet方法形变修补损失函数perceptionlossGANlossLip-syncloss实现细节参考如下图所示，人脸视觉配音（Facevisuallydubbing）旨在根据输入的驱动音频同步源视频中的嘴型
马鹤宁·2024-02-03 11:08

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小
明朝百晓生·2024-02-03 07:44

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数
少云清·2024-02-03 06:27

神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记

DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing
stoAir·2024-02-03 06:52

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。
zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

《LeReS：Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image》论文笔记

AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍：基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测，其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间，之后再计算loss
m_buddy·2024-02-02 20:29

《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记

参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的
m_buddy·2024-02-02 20:29

《Towards Robust Monocular Depth Estimation：Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer》论文笔记

具体来讲文章的策略可以归纳为：1）使用多个深度数据集（各自拥有不同的scale和shift属性）加入进行训练，增大数据量与实现场景的互补；2）提出了一种scale-shiftinvariable的loss
m_buddy·2024-02-02 20:58

SQL SERVER 数据库显示可疑解决方法

当您指定“REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS”作为DBCCCHECKDB命令参数，该程序将检查和修复报告的错误。
Evan.Pei·2024-02-02 20:23

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

一、Loss曲线在模型的预训练或者微调过程中，我们一般通过观察loss曲线来得出模型对于数据集的学习效果等信息。那么我们如何根据loss曲线得到一些信息呢？
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

赠予自己一个人的小时光吧——《一个人的好天气》

“Ishallsmilewhenwreathsofsnow；Blossomwheretheroseshouldgrow;Ishallsingwhennight’sdecay；Ushersinadrearierd
小梁的金融频道·2024-02-02 17:14

2022-06-03（255）Engineering law and the ICE Contracts

RESPONSIBILITYFORREINSTATEMENT(2)Incaseanydamagelossorinjuryfromanycausewhatsoever(saveandexcepttheExceptedRisksasdefinedinsub-clause
木金木水火土的木·2024-02-02 17:01

【2024美赛】E题（中英文）：房产保险的可持续性Problem E: Sustainability of Property Insurance

——跳转链接中文赛题问题E：房产保险的可持续性参考文献词汇表问题E：房产保险的可持续性英文赛题ProblemE:SustainabilityofPropertyInsuranceReferencesGlossary
是Yu欸·2024-02-02 16:02

【2024美赛】F题（中英文）：减少非法野生动物贸易Problem F: Reducing Illegal Wildlife Trade

美赛翻译——跳转链接中文赛题问题F：减少非法野生动物贸易你的工作应探讨以下子问题：参考文献词汇表英文赛题ProblemF:ReducingIllegalWildlifeTradeReferencesGlossary
是Yu欸·2024-02-02 16:02

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

[Mac软件]Amadeus Pro 2.8.13 (2662) Beta多轨音频编辑器激活版

Amadeusproformac是Macos平台上的一款功能非常强大的Mac音乐编辑器，Amadeusproformac是一款强大的多轨音频编辑器，支持多种格式，如MP3,AAC,OggVorbis,AppleLossless
黑果魏叔·2024-02-02 10:16

回归问题波士顿房价预测

是否计算偏置属性：LinearRegression.coef_（回归系数）LinearRegression.intercept_（偏置）sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:58

定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14
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