最小二乘损失函数第7页

机器学习算法(一)

这种算法最常用的技术是最小二乘法（Leastofsquares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是

几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

训练的损失函数有2个，SAM-guid

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput

sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

Datawhale 大模型基础 Task6 模型之Adaptation篇笔记

适应主要分为：预训练模型（主干部分的训练，最消耗算力）；获取特定领域的数据集；找一些参数用于适配；定义损失函数来作为适配的标准；进行问题的优化表示。

AIzealot无·2024-01-26 06:40

2018-11-28 机器学习打卡

算法有监督为主：损失函数（LossFunction）L（y,y’）=L(y,f(x))：针对一个数据代价函数（CostFunction）J（th

Rackar·2024-01-26 04:36

2020-05-04 eigenMT

eigenMT：解释变异间连锁不平衡的eQTL研究的有效多重检验调整简介特征最小二乘法是顺式eQTL研究中一种计算效率较高的多重检验校正方法。

程凉皮儿·2024-01-26 04:16

YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU

本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数MSCOCO和PASCALVOC数据集实现涨点收录YOLOv8原创自研

AI小怪兽·2024-01-25 20:39

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出

牧世·2024-01-25 18:49

C#最小二乘法拟合圆获取圆心坐标、圆半径

MathNet.Numerics；引用“System.Drawing”；Using指令：usingSystem.Drawing;usingMathNet.Numerics.LinearAlgebra;代码块（转）：//////最小二乘法拟合圆获取圆心坐标

UPUPUPEveryday·2024-01-25 16:12

.net core(c#)拟合圆测试

解决过程关于拟合圆方程的方法有很多，曾经在这篇译文中获益良多代数逼近法、最小二乘法、正交距离回归法来拟合圆及其结果对比（Python）。此系列文中也给出了提及的三种方

宵蓝·2024-01-25 16:11

拟合圆形_

源码：https://github.com/AlliedToasters/circle-fit已经点了个star方法：1，hyper_fit（超拟合方法）2，least_squares_circle（最小二乘法

Ring__Rain·2024-01-25 16:11

最小二乘法圆拟合(附完整代码)

文章目录一、2D圆弧拟合1、不经过给定起点与终点2、精确经过给定起点与终点二、3D圆弧拟合一、2D圆弧拟合1、不经过给定起点与终点平面圆的一般方程为:x2+y2+ax+by+c=0(1)x^2+y^2+ax+by+c=0\tag1x2+y2+ax+by+c=0(1) 其中，a,b,c∈Ra,b,c\inRa,b,c∈R。式(1)配方，可以得到:(x+a/2)2+(x+b/2)2=a2/4

Marc Pony·2024-01-25 16:41

【数学建模】插值与拟合

文章目录插值插值方法用Python解决插值问题拟合最小二乘拟合数据拟合的Python实现适用情况处理由试验、测量得到的大量数据或一些过于复杂而不便于计算的函数表达式时，构造一个简单函数作为要考察数据或复杂函数的近似定义给定一组数据

自律版光追·2024-01-25 14:07

PyTorch内置损失函数汇总！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

tensorflow画损失函数的代码_深度学习——Tensorflow学习（二）图片分类

在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了，直接实战出效果图片分类看

weixin_39999532·2024-01-25 08:23

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred

bigcindy·2024-01-25 08:48

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

自学过程中，阅读别人代码时经常看到不同种类的损失函数，到底Tensorflow中有多少自带的损失函数呢，什么情况下使用什么样的损失函数？这次就来汇总介绍一下。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

超分之SRGAN官方代码解读

超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

土堆学习笔记——P29完整的模型训练套路（三）

)，也就是没有这些层的话，tudui.train()没用调用不调用都行在测试前有一个tudui.eval()的作用：同上整个训练逻辑：准备数据dataloader加载数据集创建网络模型（看注释a）定义损失函数

Whalawhala·2024-01-24 23:36

具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制

文献阅读：具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制1、研究背景2、方法提出3、视点依赖归一化方法4、训练方法5、试验细节及对比YOLO模型1、什么是YOLO2、YOLO原理3、boundingbox4、损失函数总结摘要本周的学习内容主要是以阅读文献为基础

qq_43314576·2024-01-24 19:15

机器学习_从线性回归到逻辑回归原理和实战

文章目录介绍分类问题用线性回归+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。

you_are_my_sunshine*·2024-01-24 09:23

工程师每日刷题 -3

产生原因：1、在深层网络中2、采用了不合适的损失函数对激活函数进行求导，如果此部分大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果此部分小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

机器学习笔记：线性回归

假设有如下数据这些数据符合以下图关系（以一维数据为例），这里的函数f(w)忽略了偏置b1最小二乘估计我们的目标是要求w，使得Xw和实际值y最近。所以我

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

常用损失函数公式整理

常用损失函数公式整理基于距离度量的损失函数MSE损失函数Loss=1n∑i=1n(yi−y^i)2Loss=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2

Silver__Wolf·2024-01-23 20:41

Python多项式回归sklearn

多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法

rubyw·2024-01-23 14:50

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

一见已难忘·2024-01-23 13:15

pytorch学习笔记（十）

一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道，解答题太弱了，需要多训练训练这个模块。

満湫·2024-01-23 10:45

损失函数与模型评估指标、目标函数的区别

对于这样的简单的线性回归问题：xy_true1234我们可以假设方程为y=wx+by=wx+by=wx+b当w=1,b=-1时(即y=x-1，称为模型A)xy_truey_pred120342当w=1,b=0时(即y=x，称为模型B)xy_truey_pred121343我们可以用SSE（残差平方和）来评估模型A和B哪个输出结果更好，当然对于回归问题，也可以选取MSE（均方误差）和RMSE（均方根

今天也要加油丫·2024-01-23 09:03

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法：最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？

奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

深入探究传播机制与学习过程文章目录解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程一、引言二、基础理论1.人工神经元：构建块的定义2.神经网络的结构3.激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

【ICCV2023论文阅读】XNet(能跑通代码)

融合方法用于全监督分割和半监督分割可行性分析效果局限性总结代码跑通去掉分布式训练生成低频和高频图片产生数据集改读取数据的位置损失函数添加自己数据集的信息结果ps:我现在不知道自己研究方向是做什么的，就是分割也试试

鱼小丸·2024-01-23 06:25

Supervised Contrastive 损失函数详解

有监督对比学习论文的贡献：提出了对比损失函数一种新的扩展，允许每个锚点都有多个正样本，使对比学习适应完全监督设置。该损失为很多数

鱼小丸·2024-01-23 06:21

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (II, Python 简单实例)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录0

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:01

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (II, Python 简单实例)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:59

【学习】focal loss 损失函数

focalloss用于解决正负样本的不均衡情况通常我们需要预测的正样本要少于负样本，正负样本分布不均衡会带来什么影响？主要是两个方面。样本不均衡的话，训练是低效不充分的。因为困难的正样本数量较少，大部分时间都在学习没有用的负样本。简单的负样本可能会压倒训练，导致训练退化。比如10000个人里面只有10个人为正义发声，其余的人都为邪恶发声，那么正义的声音就会被邪恶的声音淹没。比如假如一张图片上有10

超好的小白·2024-01-22 21:29

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

会讲解论文整体思路、输入数据分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。

一颗小树x·2024-01-22 16:20

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell’sDogLegMethod(I-原理与算法)文章目录I.前言II.线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点

wzf@robotics_notes·2024-01-22 15:52

【AI】深度学习在编码中的应用（7）

目录一、损失函数在图像压缩中的应用二、损失函数的常见指标2.1感知指标2.2经典失真指标本文来梳理和学习人工智能编码的第4个环节损失函数设计。

giszz·2024-01-22 13:01

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化least_squares(fun,x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs

simple_whu·2024-01-22 11:49

Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战

1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误，也不是来自另一个群落。

胖哥真不错·2024-01-22 11:02

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法。阻尼最小二乘法通常用于处理数值求解问题中的不稳定性和噪声。

Xingmeng@·2024-01-22 09:06

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

主干网络损失函数解析为什么不是一个损失函数？怎么判断是否有物体以及预测准确性？非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

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