Gradient

【完整】分类模型中类别不均衡问题解决

目录1.数据类别不均衡问题2.解决办法过采样：欠采样：ensemble方法：修改损失函数：梯度调和机制：DiceLoss：标签平滑：3.类别不均衡问题loss设计4.梯度调和机制GHMGradientHarmonizingMechanism
allein_STR·2022-12-26 08:28

python 椭圆检测_opencv python中的椭圆检测

我的代码是：circles=cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1.2,1,param1=128,minRadius=200,maxRadius=600)#drawdetectedcircleson
weixin_39739395·2022-12-26 03:00

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现

DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing:adeepdeterministicpolicygradientapproach
醉一心·2022-12-25 23:57

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（3）——基础知识

DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing:adeepdeterministicpolicygradientapproach
醉一心·2022-12-25 23:27

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（4）——DDPG-based算法

DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing:adeepdeterministicpolicygradientapproach
醉一心·2022-12-25 23:27

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（5）——结果与分析

DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing:adeepdeterministicpolicygradientapproach
醉一心·2022-12-25 23:27

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（2）——模型构建

DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing:adeepdeterministicpolicygradientapproach
醉一心·2022-12-25 23:26

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（1）——介绍

DingY,etal.ComputationoffloadingoptimizationforUAV-assistedmobileedgecomputing:adeepdeterministicpolicygradientapproach
醉一心·2022-12-25 22:24

CS231n+assignment2（一）

目录CS231n+assignment2（一）文章目录assignment2目录前言一、环境搭建二、代码实现Multi-LayerFullyConnectedNetworkInitialLossandGradientCheckQuestion1SGD
但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:46

【OpenCV-Python】教程：7-6 SVM识别手写字符

OpenCVPythonSVM识别手写字符【目标】用SVM识别手写字符【代码】在kNN中，直接用的是像素亮度值，这次，我们将使用HistogramofOrientedGradients(HOG)作为特征向量
黄金旺铺·2022-12-25 20:12

【论文笔记】基于GAN的三维医学图像跨模态配准模型 Deform-GAN

一、简介文章提出了一种基于GAN的三维医学图像跨模态配准模型Deform-GAN，并首次将梯度损失（gradientloss）应用到基于深度学习的配准模型中。
棉花糖灬·2022-12-25 19:10

【多聚焦图像：GAN：无监督】

MFF-GAN:Anunsupervisedgenerativeadversarialnetworkwithadaptiveandgradientjointconstraintsformulti-focusimagefusion
小郭同学要努力·2022-12-25 19:38

HOG+LBP+Haar

原文http://dataunion.org/20584.html（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子
年年_MomoRongme2·2022-12-25 18:31

论文阅读：Gradient-Induced Co-Saliency Detection（ECCV2020）

方法：首先，我们对一组图像在高维嵌入空间中抽象出其一致特征表示，一旦获得一致表示，我们提出了梯度诱导模块(GradientInducingModule,GIM)来模仿人类行为，将特定场景与一致描述进行比较
淘尽黄沙后·2022-12-25 17:41

机器学习任务功略

目录机器学习的结构机器学习攻略训练集loss较大modelbias问题optimization问题gradientdescent的问题解决如何区分训练集loss大是modelbias还是优化器的问题测试集
尘心平·2022-12-25 08:04

神经网络- 深度学习optimizer的选择

optimizer是在训练中，运用到的训练方法，最常用的是梯度下降法，去寻找最优loss，tf中常见的optimizer有：通过Dr.SebastianRuder的论文Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms
weixin_34406086·2022-12-25 08:52

PaperNotes(9)-Learning deep energy model: contrastive divergence vs. Amortized MLE

Learningdeepenergymodel:contrastivedivergencevs.AmortizedMLEabstract1Introduction2Background2.1steinvariationalgradientdescent2.2learningenergymodel
小陈同学-陈百万·2022-12-25 07:23

C3的新特性.你都知道了吗？？？

border-radius边框阴影border-shadow4.盒子模型box-sizing5.背景background-sizebackground-originbackgrounde-clip6.渐变linear-gradient
爱凑热闹828·2022-12-25 06:44

六、超参数调整, 批量正则化 和多元分类器

起作用的原因分析3、构建softmax多元分类器3.1lossfunction和costfunctionTHEEND1、超参数调整1.1参数选取的流程\qquad深度学习中涉及到诸多参数，如学习率α\alphaα，gradientwithmomen
Dragon Fly·2022-12-24 16:10

Pytorch学习笔记(一)

Pytorch中文手册：参见PyTorch中文手册Pytorch深度学习实践：参见《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili知识点1：Pytorch基础—自动求导—backward()中gradient
白首作舟·2022-12-24 15:49

XGBoost算法浅述

极度梯度提升树XGBoost(xgb,eXtremeGradientBoosting)是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题都有非常好的效果，是横扫kaggle的王牌算法，其学习应用速度及运行速度都极其快速
一本糊涂张·2022-12-24 14:46

(五) 深度学习笔记 ｜LeNet-5

一、前言LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。
Viviana-0·2022-12-24 14:58

【2021.07】datawhale组队学习李宏毅task03

偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择交叉验证N-foldcrossvalidationgradientdescentadaptivelearningrateAdagrad是什么？
Mounvo·2022-12-24 14:10

(三) 深度学习笔记 ｜关于梯度、导数、偏导数和方向导数的理解

delta法则的核心思想在于，使用梯度下降（gradientdescent）的方法找极值。2.一维梯度如果这个斜率越大，就表明其上升趋势越强劲。当这个斜率为0时，就达到了这个函数的
Viviana-0·2022-12-24 13:15

libtorch学习笔记（15）- 方向导数和梯度的推导

梯度向量（gradientvector）：一个标量函数的偏导数矩阵，f:Rn→R(confused?)f:\boldR^n\to\boldR(\color{red}{confused?)
王飞95·2022-12-24 13:36

论文解读——DISK：Learning local features with policy gradient

摘要1.由于特征点的提取和匹配的离散化，提取局部特征的框架很难进行端到端的学习。2.作者提出了一种基于强化学习的策略梯度的提取局部特征的框架，其通过端到端优化实现了很高的特征匹配度。3.该简单却强有力的概率模型使得训练和推理更加接近，特征提取更加密集，挑战了“什么是好的关键点”的传统假设。4.本文提供了在三个公共基准场景下进行图像匹配的先进实验结果。上图为SIFT和DISK在SFM下的特征提取图（
Your_Julia·2022-12-24 13:04

深度学习笔记（1）| 导数、偏导数、梯度和方向导数的理解

1.梯度（Gradient）的理解深度学习尝试在权重空间中找到一个方向，沿着该方向能降低损失函数的损失值。其实不需要随机寻找方向，因为可以直接计算出最好的方向，这就是从数学上计算出最陡峭的方向。
菜鸟的追梦旅行·2022-12-24 13:32

DISK：Learning local features with policy gradient

DISK：Learninglocalfeatureswithpolicygradientpolicygradient：策略梯度算法，强化学习内容；发表时间：[Submittedon24Jun2020(v1
不存在的c·2022-12-24 13:01

深度学习系列 | 解读LeNet及PyTorch实现

论文原文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionLeNet的整体结构0.Input1.C1：input_size=32×32，output_size
麻瓜1号·2022-12-24 12:39

python VTK（十三） ----图像边缘检测 梯度算子 sobel算子

梯度算子importvtkreader=vtk.vtkJPEGReader()#读入灰度图reader.SetFileName(r'E:\lena-gray.jpg')reader.Update()gradientFilter
爱吃鱼的喵喵咪·2022-12-24 11:49

NEURAL COMBINATORIAL OPTIMIZATION WITH REINFORCEMENT LEARNING 2020-05-07

NEURALCOMBINATORIALOPTIMIZATIONWITHREINFORCEMENTLEARNINGAbstract(借用pointernetwork用policygradient优化,)givenasetofcitycoordinates
zjy2015302395·2022-12-24 10:06

kaldi-tdnn模型训练策略-pytorch实现

relu：RectifiedLinearComponentself-repair-scale=1e-05affine：NaturalGradientAffineComponentmax-change=0.75norm
guocehnxi·2022-12-24 10:20

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。SupervisedLearning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种对应关系。监督学习
Peter-Young·2022-12-24 09:10

机器学习笔记（第一周）——吴恩达ML课程

什么是无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)1.模型表示（ModelRepresentation）2.代价函数（CostFunction）3.梯度下降（GradientDescent
派大星不憨·2022-12-24 09:40

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent...

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。SupervisedLearning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种对应关系。监督学习
weixin_30569033·2022-12-24 09:38

线性回归(Linear Regression)

线性回归(LinearRegression)文章目录线性回归(LinearRegression)1变量表2线性回归模型3代价函数（CostFunction）4求解模型参数4.1梯度下降（GradientDescent
西红柿爱喝水·2022-12-24 09:38

随机梯度下降法 数学原理_随机梯度下降的数学证明

随机梯度下降法数学原理Minimisingcostfunctionistheholygrailofmachinelearning.Gradientdescentisourmasterkeytoallcostminimisationproblems.Butgradientdescentisslow.Itusesentiretrainingdatasetforoneiteration.Thisprob
羊牮·2022-12-24 09:45

机器学习数学基础梯度下降法之Python矩阵运算

梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解（一）最小二乘法（二）梯度下降参考链接一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法梯度下降（gradientdescent
咩咩叫的闲鱼·2022-12-24 09:15

机器学习中的数学原理——随机梯度下降法

对于整个样本做GD又称为批梯度下降（BGD，batchgradientdescent）。随机梯度下降（
爱睡觉的咋·2022-12-24 09:09

深度学习网络模型（转）

自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
律者无疆·2022-12-24 06:15

2021-08-16

为了导入父目录的文件而进行的设定importpickleimportnumpyasnpfromcollectionsimportOrderedDictfromcommon.layersimport*fromcommon.gradientimportnumerical_gradientclassS
w1234567XH·2022-12-24 06:14

面试（opencv）

/data/6.png")k=np.ones((3,3),np.uint8)r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_GRADIENT,k
孙兔子·2022-12-23 23:47

opencv（三）形态学操作（膨胀、腐蚀，开运算、闭运算）

形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀dilate()腐蚀erode()开运算(Opening)闭运算(Closing)形态梯度(MorphologicalGradient)顶帽(TopHat
qq_39075859·2022-12-23 23:45

小批量随机梯度下降法

文章目录写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献写在前面小批量随机梯度下降法（Mini-batchStochasticGradientDecent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物小批量随机梯度公式我们可以看出当
RDSunday·2022-12-23 22:55

小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)

对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降,SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。小批量随机梯度是在梯度下降的基础上带有随机性在我们的全部样本中随机选取b个样本，把这些样本组成一个新样本，用于我们的梯度下降。步骤：时刻1时随机的取一个w；持续时间到模型收敛（发现目标函数在每个样本平均的损失不再下降；或者是其他的指标基本上趋向平衡）：在每一步里，在所有的样本中随机采
HowieHwong·2022-12-23 22:55

Batch\Stochastic\Mini-Batch 梯度下降法

1.批量梯度下降法（Vanilla\BatchGradientDescent)Vanilla指的是某一事物标准，通常或者未修改的版本。
Architect_0·2022-12-23 22:25

简单理解小批量梯度下降中模型参数的更新过程

如何理解小批量梯度下降中模型参数的更新过程如何更新每经历一次Batch后的参数使用小批量的平均损失来更新如何更新每经历一次Batch后的参数在小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent
是可帅鸭·2022-12-23 22:55

整合 逻辑回归 BGD(批量)+MBGD(小批量)+SGD(随机)底层实现 优缺点以及代码实现

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式文章目录1、批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2、随机梯度下降（StochasticGradientDescent
忘川之水&·2022-12-23 22:54

论文那些事—NESTEROV ACCELERATED GRADIENT AND SCALEINVARIANCE FOR ADVERSARIAL ATTACKS

NESTEROVACCELERATEDGRADIENTANDSCALEINVARIANCEFORADVERSARIALATTACKS（ICRL2020,NI-FGSM,SIM）1、摘要在本文中，我们从将对抗性例子的生成作为一个优化过程的角度出发
凉茶i·2022-12-23 21:54

论文那些事—Meta Gradient Adversarial Attack

MetaGradientAdversarialAttack（ICCV2021，MGAA）1、摘要受元学习思想的启发，本文提出了一种新的体系结构元梯度对抗攻击(MetaGradientAdversarialAttack
凉茶i·2022-12-23 21:24
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