LOSS 第18页

单目深度估计之图像重构原理解析

一、参考资料浅析自监督深度估计中的光度损失(PhotometricLoss)二、图像重构原理设输入位姿估计网络的3帧连续单目序列为，其中ttt为时间索引，t>0t>0t>0。

花花少年·2023-10-29 22:56

微调codebert、unixcoder、grapghcodebert完成漏洞检测代码

LicensedundertheMITLicense.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorch.nnimportCrossEntropyLoss

余生有烟火·2023-10-29 22:05

线性分类（Linear Classification）

另一个是损失函数（lossfunction），它是用来量化预测分类标签的得分于真实标签之间的一致性。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。

wijg·2023-10-29 20:51

PCIE信号完整性分析仿真

总线端到端的数据传输5、8B/10B编码的原理6、PCIE3.0合规要求,抖动值7、PCIE3.0合规要求,发送TX8.0GT/S8、PCIE3.0合规要求,接收最小RX8.0GT/S9、TxandRxReturnLoss10

bo2016·2023-10-29 18:47

一文搞定YOLO3训练自己的数据集

文章目录前言1制作自己的数据集2安装darknet3建立软链接4训练文件准备5训练数据集6验证模型6.1loss曲线图6.2计算AP和mAP7批量测试模型前言本文默认大家已经安装好TF-gpu环境，没有安装好的伙伴请先看下文一文多图搞定

小鹏聊智驾·2023-10-29 18:03

【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础

.分类2.特点3.工作原理4.神经网络示意图5.神经网络进行监督学习6.深度学习的发展三、神经网络基础1.二分分类(BinaryClassification)2.logistic回归变量定义损失函数(lossfunction

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:56

主流大模型训练库和框架的介绍

文章目录前言1.主流大模型框架介绍前言参考：Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因1.主流大模型框架介绍

泰勒朗斯·2023-10-29 12:10

2019-08-28

hidden_inithidden_repackaged（detach）modelloss_fn(output，target)loss.backwardoptimizer.zero_gradoptimizer.stepevaluation

Jessie_83bf·2023-10-29 05:59

pytorch 笔记：KLDivLoss

1介绍对于具有相同形状的张量ypred和ytrue（ypred是输入，ytrue是目标），定义逐点KL散度为：为了在计算时避免下溢问题，此KLDivLoss期望输入在对数空间中。

UQI-LIUWJ·2023-10-29 05:04

pytorch笔记：TRIPLETMARGINLOSS

所有输入张量的形状都应为(N,D)2基本使用方法torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0,p=2.0,eps=1e-06,swap=False,size_average

UQI-LIUWJ·2023-10-29 05:57

DETR原理与代码超详细解读

文章目录前言一、DETR论文原理1、DETR整体介绍2、DETR论文贡献3、DETR模型框架4、DETR基于二分图匹配的LOSS二、DETR环境安装1、安装基础环境2、pycocotools安装3、其它环境安装

tangjunjun-owen·2023-10-29 01:37

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3

程旭员·2023-10-28 22:33

Gradient Descent (梯度下降)

在构建模型时，往往需要对数据进行学习，而梯度下降就是为了让模型更好的去学习数据从而使损失函数(LossFunction)的值达到最小或者尽可能的小。

倒着念·2023-10-28 20:55

2021-05-06

:,:,:,4:5]#置信度，判断网格内有无物体giou=tf.expand_dims(self.bbox_giou(pred_xywh,label_xywh),axis=-1#2-相对面积bbox_loss_scale

芜青子·2023-10-28 19:51

Task02 PyTorch进阶训练技巧

datawhalechina/thorough-pytorch本task注重于pytorch在实际使用中的一些操作~较为实用1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss

从你美丽的流域·2023-10-28 12:13

多分类loss学习记录

这里简单的记录在人脸识别/声纹识别中常用的分类loss。详细原理可以参考其他博客。

weixin_43870390·2023-10-28 09:53

论文阅读——DistilBERT

ArXiv：https://arxiv.org/abs/1910.01108TrainLoss:DistilBERT：DistilBERT具有与BERT相同的一般结构，层数减少2倍，移除token类型嵌入和

じんじん·2023-10-28 05:14

反向传播法（backpropagation）的基本原理

反向传播backpropagation,李宏毅神经网络的结构：loss（损失）的计算：L(θ)=∑n=1NCn(θ)L(\theta)=\sum_{n=1}^{N}C^{n}(\theta)L(θ)=n

星海浮生·2023-10-28 04:50

polyloss详解

1、常见的泰勒展开公式2、polyloss引入动机2.1、polyloss定义polyloss通过泰勒展开来逼近损失函数的简单框架，将损失函数设计为多项式函数的线性组合2.2、polyloss主要贡献提出了一个新的框架来理解和设计损失函数

frostjsy·2023-10-28 03:46

loss&BN

stilltipsforlearningclassificationandregression关于softmax的引入和作用分类问题损失函数-MSE&Cross-entropy⭐BatchNormalization（BN）⭐想法：直接改errorsurface的landscape，把山铲平featurenormalization那我们如何继续传播normalization的参数呢？添加参数γ，β调

Selvaggia·2023-10-28 01:12

Shader基础笔记（4）- 基础纹理

("ColorTint",Color)=(1,1,1,1)_MainTex("MainTex",2D)="white"{}_Specular("Specular",Color)=(1,1,1,1)_Gloss

邱宏健·2023-10-27 21:21

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True

使用grad=torch.autograd.grad(loss,self.

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:09

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析

GPT3:超大规模只有encoder：Bert：同时使用上下文进行编码Roberta：相比bert主要是在训练参数上做了调整：batchsize，adam参数，训练数据、nsploss、epoch数，词表大小

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:38

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2交叉熵损失4.1.3交叉熵损失函数和softmax的关系4.1.4为什么使用NCEloss4.2

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion=nn.CrossEntropyLoss

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

[Kaggle] M5 Forecasting - Accuracy summary

ChapterBackgroudFeatureengineeringDataselectionLossfunction&weightTrainStrategyPostprocess&shakeupTopsolutionanalysisBackgroudM5Forecasting-Accuracy

Salon_sai·2023-10-27 10:34

技术美术自学——PBR材质通道基础常见贴图种类列举（求dalao轻喷）

BaseColorMap金属纤维贴图Metallic(Grayscale–Linear)光泽度Roughness(Grayscale-Linear)非共用部分（高光反射/光泽度流程Specular/GlossinessWorkflow

小楼昨晚又断网·2023-10-27 09:23

【3D目标检测】PDV（Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection）

目录概述细节点密度问题网络结构3D体素特征提取网络体素点质心定位密度感知的RoIGridPooling密度置信度预测loss概述首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络。

可乐大牛·2023-10-27 07:35

LSAE：Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 场景文本检测----论文阅读笔记

LearningShape-AwareEmbeddingforSceneTextDetection香港中文大学和腾讯优图共同发表在2019CVPR论文地址：jiaya.me/papers/textdetection_cvpr19.pdf贡献提出了Shape-AwareLoss

CharlesWu123·2023-10-27 07:00

论文阅读《Accurate Few-shot Object Detection with Support-Query Mutual Guidance and Hybrid Loss》

Background＆Motivation文中将Few-shot学习分为两类：metric-based和optimization-based，后者是元学习的方法。将Few-shot目标检测分为：finetuning-based和finetuning-free。然而以上这些方法都存在几个问题：support中的信息没有指导query中boundingbox的产生，support和query之间缺少交

不说话装高手H·2023-10-27 07:57

再见我的二零一九·你好我的二零二零

想家了年夜饭02.06新年签-长乐哈哈哈，真的是傻乐的一年呢长乐02.15HappyKinKinday-这一天夕阳很美可惜自己在莫名生气情人节前后一直在吵架认识到自己很多坑sunset03.19战胜Glossophobia

FresaYuan·2023-10-27 02:31

基于提示的少样本语言学习的对比学习方法10.25

基于提示的少样本语言学习的对比学习方法摘要引言相关工作&背景方法实验15个任务的主要结果SupConvs.otherlossesEnsemblevs.本模型改进与任务难度的关系对比实验摘要GPT-3在使用自然语言提示和上下文学习方面展示出的令人印象深刻的性能

露葵025·2023-10-27 01:30

2023和鲸夏令营创作活动【黄金价格分析预测】

和鲸夏令营创作活动【黄金价格分析预测】文章目录2023和鲸夏令营创作活动【黄金价格分析预测】一、项目背景二、数据说明三、数据预处理四、数据探索性分析五、构建LSTM模型预测1、构建LSTM模型2、绘制loss

-北天-·2023-10-26 19:48

分类问题中为什么用交叉熵而不用MSE KL散度和交叉熵的关系

1.引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hingeloss）、交叉熵（crossentropy）。

taoqick·2023-10-26 18:25

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2距离的改进Huberloss2

slience_me·2023-10-26 18:23

那些超励志的英文句子

2.Learntoprofitfromyourlosses.从失败中学习。3.Neverforgetthepowerofyourwords!Useyourwordstod

爱莲说Alice·2023-10-26 17:05

浅谈 WebRTC NetEQ

Adynamicjitterbufferanderrorconcealmentalgorithmusedforconcealingthenegativeeffectsofnetworkjitterandpacketloss.Keepslatencyaslowas

老衲不出家·2023-10-26 08:27

《How Does Batch Normalization Help Optimization》论文笔记

论文初略论文地址：https://arxiv.org/...该论文推翻了BN原论文认为BN是因为减少了InternalCovariateShift(ICS)的推论，给出了一个新的解释，而是因为每层的标准化使得最后的loss

CapsulE_07·2023-10-26 07:55

WE have a little garden

AndeverydaywewaterthereTheseedsthatwehavesown.WEloveourlittlegarden,Andtenditwithsuchcare,YouwillnotfindafacedleafOrblightedblossomthere.byBeatrixPotter

Hurmola·2023-10-26 05:45

“CarrotLoseWeight“ app Tech Support（URL）

ThisisafitnessandweightlossAPP.Youcandofastingtraining,recordthefastingprocess,andalsodosomecommonexercises.Ithasactionguidanceandtimingtohelpyouloseweightsmoothly.Ifyouhaveanyquestions

weixin_42782982·2023-10-25 18:32

LMFLOSS：专治解决不平衡医学图像分类的新型混合损失函数 (附代码)

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2212.12741.pdf代码地址：https://github.com/SanaNazari/LMFLoss1.是什么？

无妄无望·2023-10-25 17:00

12. 机器学习 - 拟合

假如有一个模型,这个模型在训练数据的时候效果很好,体现在loss很小,或者说precision很高,accuracy也比较好,但是在实际情况下,用到没有见过的数据的时候,效果就很差,那么这个就过拟合了.

茶桁·2023-10-25 13:09

YOLOv5 添加 OTA，并使用 coco、CrowdHuman数据集进行训练。

YOLO-OTA第一步：拉取YOLOv5的代码第二步：添加ComputeLossOTA函数第二步：修改train和val中损失函数为ComputeLossOTA函数1、在train.py中首先添加ComputeLossOTA

浅冲一下·2023-10-25 11:22

损失函数总结（二）：L1Loss、MSELoss

损失函数总结（二）：L1Loss、MSELoss1引言2损失函数2.1L1Loss2.2MSELoss3总结1引言在上一篇博文中介绍了损失函数是什么以及为什么使用损失函数，从这一篇博文就开始关于损失函数有哪些进行进一步的介绍

sjx_alo·2023-10-25 10:31

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss1引言2损失函数2.1BCELoss2.2CrossEntropyLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss

sjx_alo·2023-10-25 10:50

37-The Olympic Games 奥林匹克运动会

governmentn.政府4、immenseimmenseadj.巨大的fantasticadj.巨大的fantasyn.幻想biglargehugevastenormoustremendouscolossalgigantictitanic5

耿杰·2023-10-25 04:39

机器学习之回归问题

目录前言一、回归定义二、回归建模步骤1.模型假设-线性模型（LinearModel）（1）一元线性模型（2）多元线性模型2.模型评估-损失函数（LossFuntion）3.最佳模型-梯度下降（GradientDescent

DongXueL·2023-10-25 00:22

YOLOv5/YOLOv7损失函数改进：SlideLoss创新升级，结合IOU动态调整困难样本的困难程度，提升小目标、遮挡物性能

本文改进：SlideLoss_IOU，困难样本的困难程度（如小目标遮挡物）动态调整，创新度十足SlideLoss_IOU|亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。

AI小怪兽·2023-10-24 19:32

YOLOv7损失函数改进：SlideLoss创新升级，结合IOU动态调整困难样本的困难程度，提升小目标、遮挡物性能