LOSS

AI-02a5a2.神经网络的学习

神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（lossfunction）这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。
一年春又来·2025-05-10 23:57

SlideLoss与FocalLoss在YOLOv8分类损失中的应用及性能分析

文章目录一、引言二、YOLOv8损失函数概述三、SlideLoss详解（一）SlideLoss的原理（二）SlideLoss的代码实现四、FocalLoss分类损失函数详解（一）FocalLoss的原理
向哆哆·2025-05-10 21:44

基于Partial Cross Entropy的弱监督语义分割实战指南

这催生了弱监督学习（WeaklySupervisedLearning）的研究方向，其中partialcrossentropyloss（部分交叉熵损失）成为重要的技术手段。
Loving_enjoy·2025-05-09 21:09

No Module named pytorchvideo.losses问题解决

问题描述最近在跑X3D的源码时发现，在condapowershellprompt中安装了pytorchvideo，但是仍然报错：NoModulenamedpytorchvideo.losses解决方案：
LittleTurtle0609·2025-05-09 20:32

AIOfferly刷题记录

GradientDescentisanoptimizationalgorithmusedtominimizetheerrorofamachinelearningmodel.Itfirstcomputesthegradient,whichindicateshowmuchthelossfunc
Mi Manchi26·2025-05-09 13:41

如果消息已经发送出去，但客户端没有收到，可能的原因？如何排查并验证？

一、网络层问题排查（OSI第1-4层）1.基础连通性验证bash复制下载#1.双向Ping测试（检测基础网络连通性）ping-c10|grep"packetloss"#2.端口可达性测试（Telnet/
海姐软件测试·2025-05-08 10:52

如何提升丢包网络环境下的传输性能：从 TCP 到 QUIC，再到 wovenet 的实践

然而，理想情况往往难以实现，特别是在以下一些典型场景中，网络丢包（packetloss）常常发生：一、常见的网络丢包场景跨境通信：如中国大陆与北美之间的网络传输，链路复杂，中转节点多，容易发生拥塞与丢包
muyige0852·2025-05-08 02:59

目标检测中的损失函数(三) | SIoU WIoUv1 WIoUv2 WIoUv3

SCYLLA-IoU（SIoU）来自挂在2022年arxiv上的文章：《SIoULoss:MorePowerfulLearningforBoundingBoxRegression》文章介绍了一个新的损失函数
悠悠海风·2025-05-04 14:06

使用 TensorBoard 可视化训练过程：从零开始监控模型表现

使用TensorBoard可视化训练过程：从零开始监控模型表现TensorBoard是TensorFlow官方提供的可视化工具，可以帮助我们实时监控模型的训练指标（如loss、accuracy）、查看模型图结构
2501_91537435·2025-05-04 13:58

Loss-Free Balancing MoE论文解读：无损负载均衡的突破

Loss-FreeBalancingMoE论文解读：无损负载均衡的突破《AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRATEGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS》是一篇由
阿正的梦工坊·2025-05-03 18:31

【人工智能】Tensorflow深度学习模板（极简版）

模型定义importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,optimizers,losses,metrics,callbacksimportnumpyasnp
ImDebuging·2025-05-01 15:21

A day in the life of Jeff

1#Episode1GLOSSARYtogetup–togetoutofbed;toleaveone’sbed*ThismorningIgotupveryquicklybecausethebabywascrying.towakeup–toawaken
阿棉Ethan·2025-04-29 16:23

python的优缺点及应用场景

3、免费、开源：Python是FLOSS（
一条鱼2017·2025-04-29 03:20

Pytorch lr_scheduler 调整学习率

/my-VGG16.pth'))optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-3)loss_func=
xwhking·2025-04-28 00:04

SD模型的评估指标（挖坑中..）

笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时，发现只有Loss值，而没有其他评估标准，这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP，超分还有PSNR和SSIM。
北上ing·2025-04-26 15:25

在pytorch下使用tensorboard进行可视化训练

pipinstalltensorflowpipinstalltensorboardX2.相关代码fromtensorboardXimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter()tags=["train_loss
左右逢源不是逢源·2025-04-23 10:51

YOLO11改进,尺度动态损失函数Scale-based Dynamic Loss，减少标签不准确对损失函数稳定性的影响

2025年CVPR最佳论文提出的尺度动态损失函数（Scale-basedDynamicLoss,SDL），通过构建自适应损失调节机制，不仅实现了对YOLOv11检测精度的指数级提升，更重新定义了损失函数的设计哲学
Loving_enjoy·2025-04-22 16:56

深度学习3.3 线性回归的简洁实现

步骤操作作用前向计算net(X)计算预测值y_hat=Xw+b损失计算loss(y_hat,y)量化预测误差，驱动参数更新反向传播l.backward()计算参数梯度参数更新trainer.step()
lixy579·2025-04-21 18:46

风车卷积-AAAI2025

代码开源：https://github.com/JN-Yang/PConv-SDloss-Data近年来，基于卷积神经网络(CNN)的红外小目标检测方法取得了显著成果。
寸先生的牛马庄园·2025-04-18 15:47

Day09【基于Tripletloss实现的简单意图识别对话系统】

基于Tripletloss实现的表示型文本匹配目标数据准备参数配置数据处理TripletLoss目标TripletLoss计算公式公式说明模型构建网络结构设计网络训练目标损失函数设计主程序推理预测类初始化加载问答知识库文本向量化知识库查询主程序
Mechanotrooper·2025-04-16 11:39

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（三）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第41天：生成对抗网络进阶（三）7.实现条件WGAN-GP#训练条件WGAN-GPdeftrain_conditional_wgan_gp():#用于记录损失d_losses
凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:11

使用Itext将Html转换为Pdf,使用iText将HTML转换为PDF

iText集团的创始人/首席技术官),因此它可以成为"维基答案".如果StackOverflow"文档"功能仍然存在,那么这将是文档主题的一个很好的候选者.源文件:我想将以下HTML文件转换为PDF:Colossal
摩登中产·2025-04-15 21:37

「UnityShader学习笔记」02使用Unity Shader实现Blinn-Phong光照模型

Shader"Light/Blinn-Phong"{Properties{_Diffuse("Diffuse",Color)=(1,1,1,1)_Specular("Specular",Color)=(1,1,1,1)_Gloss
睦月兔·2025-04-14 18:35

【人脸识别中的“类内差异”和“类间差异】

对应DeepID1：只用SoftmaxLoss训练模型分类，模型只学会“爸爸和妈妈是不同的人”。
学渣67656·2025-04-13 00:34

土堆pytorch教程学习笔记 （所有代码笔记超详细完整版）

dataset_transforms五.conv六.conv2d七.loss八.linear九.loss-network十.pool十一.RELU十二.sqc十三.test-tensorboard十四.
staozigege·2025-04-12 12:21

【cs.LG】25.1.14 arxiv更新速递

【cs.LG】25.1.14arxiv更新120篇—第1篇----=====PathLossPredictionUsingMachineLearningwithExtendedFeatures关键词:路径损耗
hinmer·2025-04-12 06:03

神经网络之损失函数

引言：损失函数（LossFunction）是机器学习和深度学习中非常重要的一个概念。用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异，从而指导模型优化其参数以最小化这种差异。
硬水果糖·2025-04-10 23:15

Seq2Seq - CrossEntropyLoss细节讨论

在PyTorch中，损失函数CrossEntropyLoss的输入参数通常需要满足特定的形状要求。
风筝超冷·2025-04-09 19:07

探秘无线世界：开源软件定义无线电平台——HackRF

这个由MichaelOssmann主导开发的低门槛软件定义无线电平台，不仅降低了无线电技术的入门门槛，更打开了无线通信领域的一扇新大门。通过其灵活的设计和开源的理
胡唯隽·2025-04-03 02:11

MSSQL：模拟故障

然后使用命令sudotcqdiscadddevrootnetemdelaymsloss%，如sudotcqdiscadddeve
喝醉酒的小白·2025-04-02 18:46

FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR

第一部分：解决的问题数据异构性：客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形（losslandscape）不一致，本地优化可能收敛到尖锐最小值，影响全局模型的泛化。
还不秃顶的计科生·2025-04-01 15:36

pytorch optim.SGD

importtorchimporttorch.nnasnnoptimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9)optimizer.zero_grad()loss_fn
Claroja·2025-03-30 11:00

材质及制作笔记

maya拓扑低模——拆uv——sp烘焙贴图——sp绘制材质——渲染1材质贴图：diffuse/albedo/basecolor：漫反射reflection/specular：反射metalness：金属度glossiness
YYYYYY02020·2025-03-29 13:06

Focal Loss

FocalLoss通过动态降低易分类样本的损失权重，迫使模型集中学习难分类样本和少数类，从而有效解决样本不均衡问题。
weixin_47868976·2025-03-27 17:21

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域，精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。
RockLiu@805·2025-03-26 06:24

工控一体机如何设置成上电自启模式

一、BIOS设置1、开机时点击键盘Del进入BIOS2、找到电源设置3、在电源管理选项中，找到“ACPowerRecovery”或“RestoreonAC/PowerLoss”等类似选项，将其设置为“Enabled
Ukck_·2025-03-24 15:00

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

minimind2学习：（1）训练

/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss
溯源006·2025-03-22 14:47

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations
是Winky啊·2025-03-21 18:35

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)
从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

1.环境准备│├──1.1硬件配置││├─全参数微调：4*A10080GB││└─LoRA微调：单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI
Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

tensorflow keras 报错 ：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何（除输入）层关联，那么，损失函数就无法求出关于各个函数的梯度，导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer
研志必有功·2025-03-09 06:26

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

写在前面：我们做的事情：我们的目的是要得到一个好的模型，这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据，这批数据有x和准确的y，我们让x通过模型得到预测的y，让预测的y与准确的y去计算差距loss，根据这个差距
|柳贯一|·2025-03-08 21:09

Triplet Loss原理及 Python实现

Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss
AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss
一元钱面包·2025-03-06 12:15
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