损失函数Loss

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。从优化的思路上来讲，我们尽可能地降低训练误差就是最小化这个目标函数的过程。
蔡逸超·2024-02-12 11:30

Chapter 8 - 10. Congestion Management in TCP Storage Networks

ComparisonwithLosslessNetworksAsChapter2explains,FibreChanneldefinesamaximumframesizeof2148bytes.UsersdonothavetochangetheMTUvalue
mounter625·2024-02-12 10:50

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。
软工菜鸡·2024-02-12 10:14

data science 相关问题(part 2)

variouspivotalfunctionsassumecriticalrolesacrossdiversetasks.Amongthese,twofoundationalfunctionsarethecostfunctionandthelossfun
garrulousabyss·2024-02-12 06:03

饼图外显示百分比，labelLine控制与环的距离

示例：image.pngfunctionlossTenants(){varmyDailyEn=echarts.init(document.getElementById('lossTenants'));option
咏竹莉·2024-02-12 06:20

清明假期第一天20200327The loss of Titanic~10

早晨5:12火车到站，天没亮，阴沉沉的，下了火车才发现还下着小雨，雾蒙蒙的，车站周围的小店也黑着灯，没有开门。幸亏有爸爸开着三轮车来接我，本来约着去看牙，但走到目的地，发现只是个小门诊，没有明确的门牌，不太靠谱，就在附近逛了逛，刚买了些菜和一双鞋，三轮电车警报急需充电，在就近的充电桩充了三块钱的电，走了2公里又在喊“请充电”，可能因为天气冷的原因，电充的慢，担心返程路上没有充电桩，无奈之下只有返回
来而不可失者时也·2024-02-12 05:28

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。
Alkali！·2024-02-12 03:44

人工智能深度学习入门指南

1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
白猫a~·2024-02-11 23:00

【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【C题 网球运动中的“动量”】【解题思路】

MomentuminTennisInthe2023WimbledonGentlemen’sfinal,20-year-oldSpanishrisingstarCarlosAlcarazdefeated36-year-oldNovakDjokovic.ThelosswasDjokovic
KeepLearners·2024-02-11 19:11

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数
Snu77·2024-02-11 18:40

9、神经网络 三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），
qxdx.org·2024-02-11 18:03

loss的相对曲率的测量

loss的相对曲率的测量代码代码解释代码frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnploss=np.linspace(0,10,1000)loss=8/(
东方佑·2024-02-11 18:32

在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法

以下是在一个半监督情景中weak_output_ul为弱扰动出来的logits,strong_output_ul为强扰动出来的logits两者尺寸都可看作[8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax(weak_out
UndefindX·2024-02-11 14:50

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737
Queen_sy·2024-02-11 14:19

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数
吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数
theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

为什么用tensorflow训练网络，出现了loss=nan最常见的原因是学习率太高。
xyq_learn·2024-02-11 14:52

吴恩达机器学习—正则化

过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。
魏清宇·2024-02-11 09:55

2019-08-28 jeopardize

英英释义：put(someoneorsomething)intoasituationinwhichthereisadangerofloss,harm,orfailure它可以替换hurt,endanger
大兄弟的铲屎官·2024-02-11 09:58

深度学习入门--参数的优化算法

假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为
我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

斐讯 FIR151M 频繁掉线（OpenWRT解决方案）

OpenWRT解决方案）参考文章：（1）斐讯FIR151M频繁掉线（OpenWRT解决方案）（2）https://www.cnblogs.com/sigeryoung/p/fir151m-packet-loss-solution-openwrt.html
无所不为无所为·2024-02-10 18:35

【机器学习笔记】回归算法

回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量
住在天上的云·2024-02-10 17:19

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组
shimly123456·2024-02-10 13:43

【早安心语】

Peoplecanonlyliveonce,don'tlivetootired,ifwecanholdanormalheart,sitandwatchthecloudscirrusclouds,flowersblossomandthankyou
壹典心理咨询·2024-02-10 10:04

神经网络（Nature Network）

最近接触目标检测较多，再此对最基本的神经网络知识进行补充，本博客适合想入门人工智能、其含有线性代数及高等数学基础的人群观看1.构成由输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数组成。
栉风沐雪·2024-02-10 07:14

MATLAB实现岭回归数学建模算法

岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项，即岭项（Ridgeterm），来解决多重共线性问题。正则化项的引入有助于限制模型参数的大小，防止它们过度膨胀。岭回归的优化目标是最小化损失函数和正
AI Dog·2024-02-10 06:00

The rose in the deeps of his heart

Formydreamsofyourimagethatblossoms,正如你在我梦里的样子，aroseinthedeepsofmyheart.犹如一朵玫瑰，绽放在我内心最深处。
呜拉卡·2024-02-09 23:51

Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类

文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8
cofisher·2024-02-09 19:30

【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach
cofisher·2024-02-09 19:29

吴恩达机器学习笔记（2）

损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果
python小白22·2024-02-09 18:11

统计学习方法笔记之决策树

决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数，学习的算法通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。
Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

mathtype输入latex的花体，如L，I，O等

3、直接在mathtype输入即可以下是几个常用的例子：mathcal——花体、书法字体（calligraphy）损失函数L\mathcalLL：$\mathcalL$时间复杂度O\mathcalOO：
DK数据工作室·2024-02-09 06:32

3dmax渲染卡顿崩溃怎么办？（一）

4、尽量少添加光泽（Glossy）效果，会拖慢渲染速度。5、控制
千野竹之卫·2024-02-09 04:39

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测

目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备1.5模型训练2.实现SSD目标检测2.1SSD300架构2.2MultiBoxLoss2
盼小辉丶·2024-02-09 02:58

华硕z170a如何开启m2_[BIOS设置]华硕Z170主板设置－－启动菜单（Boot）

2.8.2NextBootafterACPowerLoss[NormalBoot][NormalBoot]在电源中断后恢复至正常启动速度。[FastBoot]在电源中断后加快启动速度。2.8.3B
weixin_39985472·2024-02-09 01:04

GraphCL: Graph Contrastive Learning with Augmentations笔记

GraphContrastiveLearningwithAugmentationscontrastivelearningalgorithmpretrainingmodelformolecularproportypreditionhttps://github.com/Shen-Lab/GraphCL使用最基础的contrastiveloss
weixin_40248634·2024-02-09 00:54

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo·2024-02-08 23:33

感恩遇见

evenifonedayhecannolongerhelpyou,rememberhisgoodness,becauseheoncehelpedyouwhenyoulookedaroundandwereataloss
用心灵温暖心灵·2024-02-08 20:16

PyTorch 的张量与 numpy对比

在本实现中，我们使用numpy手动实现前向传播，损失(loss)和反向传播。numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。
yanglamei1962·2024-02-08 16:01

物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中

物理信息神经网络（PINN）:将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络（PINN）简介PINN的工作原理PINN模型如何利用物理法则指导模型训练1.定义物理问题和相应的物理定律2.构建神经网络3.定义损失函数数据误差项
kadog·2024-02-08 07:19

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
静静AI学堂·2024-02-08 07:34

Keras学习记录之模型编译-训练-评估-预测

模型编译compile调用格式Keras的模型编译的语法格式为：compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode
彭祥.·2024-02-08 02:59

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

目录初识SVM算法SVM算法原理SVM损失函数SVM的核方法数字识别器(实操)初识SVM算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题
亦世凡华、·2024-02-07 21:19

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。
dracularking·2024-02-07 21:17

2020-01-15 调用三方服务的方式及Django实际开发知识点

云片、SendCloud、螺丝帽SDK调用--->安装对应的库文件，使用封装好的类、函数来调用服务pipinstallalipay-sdk-pythonpipinstallqiniupipinstalloss2JWT-JsonWebToken
KIKIu·2024-02-07 12:24

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示
小旺不正经·2024-02-07 11:56

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数
小旺不正经·2024-02-07 10:44

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-07 10:05

【PyTorch】实现迁移学习框架DANN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4
cofisher·2024-02-07 10:04

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
住在天上的云·2024-02-07 08:04
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