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机器学习笔记：概念对比——损失函数，代价函数，目标函数

损失函数LossFunction通常是针对单个训练样本而言给定一个模型输出和一个真实值y，损失函数是代价函数CostFunction通常是针对整个训练集（或者在使用mini-batchgradientdescent

UQI-LIUWJ·2023-09-23 04:24

Gitbook详解（三）-目录结构详解

├──book.json├──README.md├──SUMMARY.md├──GLOSSARY.md├──chapter-1/|├──README.md|└──something.md└──chapter

JiangMing_JIM·2023-09-23 02:14

LSTM时序预测loss值为nan

当loss显示为nan时，首先检查训练集中是否存在nan值，可以用np.isnan()方法进行查看，如果数据集没问题再检查下损失函数会否适合当前模型，deftrainModel(train_X,train_Y

qq_43614355·2023-09-22 14:08

PyTorch学习之线性回归练习+手写数字识别初体验

线性回归练习loss=(WX+b-y)^2defcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len

糖公子没来过·2023-09-22 11:55

multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/classNLLCriterion.cu::15

遇到了RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu其原因在于Loss

程序员毛师傅·2023-09-22 11:16

【早安心语】

Lifeisajourneyofgratitude.Happinessisarealmofenlightenment.Thestateofmindiscalm,therightfaceistocome,andthelossisindifferent.Theupsanddownsoflifearemostlybecauseoftheirunwillingnesstot

vital林夕·2023-09-22 09:52

信息量 Amount of Information、熵 Entropy、交叉熵 Cross Entropy、KL散度 KL Divergence、交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss

1、信息量AmountofInformation信息量：衡量事件发生的难度有多大小概率事件，它发生的难度比较大，所以有较大的信息量大概率事件，它发生的难度比较小，所以有较小的信息量信息量公式：I(x):=log2(1p(x))=−log2(p(x))I{(x)}:=log_2(\frac{1}{p_{(x)}})=-log_2(p_{(x)})I(x):=log2(p(x)1)=−log2(p(x

Enzo 想砸电脑·2023-09-22 07:14

Java机器学习库（Java ML）（四、SVM分类器）

SVM使用铰链损失函数（hingeloss

DbzZcz·2023-09-22 05:36

对比学习NLP

损失联合方式自监督：将CL的loss和其他loss混合，通过联合优化，使CL起到效果：CLEAR，DeCLUTER，SCCL。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

[自译诗]江南春

meetingandpartingIhavetoget,Iwillnotfalter,butnotaspositiveasimagined.I'dliketowriteadedication,butwrittenintheheart.Thenthelosscanbereturnedi

陈子弘·2023-09-22 02:24

yolov5使用最新MPDIOU损失函数，有效和准确的边界盒回归的损失，优于GIoU/EIoU/CIoU/EIoU（附代码可用）

文章目录1.论文1.1.主要目的1.2.设计思路2代码3.总结1.论文MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression(一个有效和准确的边界框损失回归函数

自由自在的鱼丶·2023-09-21 21:15

Python读取txt文本数据，写进excel中

因为项目需要，需要统计训练的loss和acc，写进excel中，用手统计太累了。方法：读取文档后，采用split分割出数据，然后用列表保存，再将列表内容写进excel中。

开始学AI·2023-09-21 20:57

python读取文件夹中多个txt文件并写入一个excel工作表

importpandasaspdimportos#设置文件夹路径filedir=r'D:\desktop\keyan\loss_2023_05_28_22_26_33'#设置工作路径os.chdir(filedir

汉堡最爱喝雪碧·2023-09-21 20:25

在训模型的时候如果loss报Nan了，可能是因为什么？

模型训练过程中出现NaN（NotaNumber）损失函数值，可能是由以下几个原因引起的：「学习率过高」：学习率过高可能会使模型在训练过程中跳过最优解，导致损失函数的值快速增加到无穷大，然后变成NaN。降低学习率可能会帮助解决这个问题。「参数初始化不恰当」：如果模型参数初始化的值过大或过小，可能会导致训练过程中的激活值或梯度过大或过小，从而引发NaN值。选择适合的参数初始化方法可能有助于解决这个问题

Angelina_Jolie·2023-09-21 18:24

Unity Shader模糊效果

然后平均化实现如下：Shader"Blur"{Properties{_Color("Color",Color)=(1,1,1,1)_MainTex("Albedo(RGB)",2D)="white"{}_Glossiness

vvc223c·2023-09-21 13:16

模型训练（超参数batch_size/epoch/batch、损失函数DiceLoss/CrossEntropy/FocalLoss、优化器SGD/Adam/Adamw、衰减策略step/cos）

模型中的超参数（batch_size、epoch、batch）深度学习中Epoch、Batch以及Batchsize的设定epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size等于训练集的样本数。如果epoch=50,总样本数=10000，batch_size=20,则需要迭代500次。iteration：1次iteration即迭代1次，也就是用batch_si

Chirmy·2023-09-21 09:38

pytorch学习1

梯度下降算法了解[梯度算法是深度学习的核心，deeplearning求解复杂问题主要靠的是梯度下降算法，故deeplearning近似等于gradientprograming.]类似于高中所学的求导问题，求解loss

dyh_chd·2023-09-21 06:42

代码阅读-deformable DETR （五）

classSetCriterion(nn.Module):"""ThisclasscomputesthelossforDETR.Theprocesshappensintwosteps:1)wecomputehungarianassignmentbetweengroundtruthboxesandtheoutputsofthemodel2

熙熙江湖·2023-09-20 20:49

【计算机网络 - 自顶向下方法】计算机网络和因特网

2.2.3分组交换的优缺点2.3电路交换2.3.1基本概念2.3.2电路交换网络中的复用2.3.3电路交换文件传输时间2.3.4分组交换与电路交换的对比2.3.5一些问题2.4网络的网络3.Delay,lossandt

zjx...·2023-09-20 16:15

Yolo系列学习（二）

1、Yolo是将目标识别看做一个回归问题，其实不存在正负例不均衡的问题，之后以loss设置权重是因为使两个样本相对均匀，但也没必要将正负例调节为1:1。

。七十二。·2023-09-20 14:40

从零实现带RLHF的类ChatGPT：逐行解析微软DeepSpeed Chat

写在最前面本文最早写于2023年4月的这篇文章中《从零实现带RLHF的类ChatGPT：从TRL/ChatLLaMA/ColossalChat到DeepSpeedChat》，后因要在「大模型项目开发线下营

v_JULY_v·2023-09-20 14:53

DataWhale-01-线性回归

可以用以下函数来描述y和x之间的关系：2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数损失函数：LossFunction)：度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。

evanzh7·2023-09-20 13:10

YOLOv8常见报错集合（ModuleNotFoundError、NameError、KeyError、nan值及map全为0、 CUDA out of memory、[WinError 145）

ultralytics‘+解决方法：2.KeyError:'GAM_Attention'2.1原因2.2解决办法3.NameError:name'GAM'isnotdefined3.1原因3.2解决办法4.训练时出现loss

陈子迩·2023-09-20 10:54

如何计算文本的困惑度perplexity(ppl)

前言本文关注在Pytorch中如何计算困惑度（ppl）为什么能用模型loss代表ppl如何计算当给定一个分词后的序列X=(x0,x1,…,xt)X=(x_0,x_1,\dots,x_t)X=(x0,x1

长命百岁️·2023-09-20 09:17

音视频编解码技术之视频编码基本概念介绍

.视频压缩名字解释：1、有损和无损压缩：在视频压缩中有损（Lossy）和无损（Lossless）的概念与静态图像中基本类似。无损压缩也即压缩前和解压缩后的数据完全一致。

formiss·2023-09-20 08:47

GAN实现MNIST图片生成——2.tensorflow图都搞不定

文章目录实现想法修改input函数修改D的网络修改loss函数实现想法我的想法是，将G的输入增加对应数字项；在D的输出中，分为real和fake的判别输出，以及num的值输出；用对真输入的判别和估值作为

子涣_new·2023-09-20 07:35

diffusers中DDPMScheduler/AutoencoderKL/UNet2DConditionModel/CLIPTextModel代码详解

noise和预测出来的noise做个mseloss。

Kun Li·2023-09-20 00:54

SG-Former实战：使用SG-Former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·2023-09-19 23:50

pytorch 学习率代码_Pytorch使用ReduceLROnPlateau来更新学习率

自己之前写过一个Pytorch学习率更新,其中感觉依据是否loss升高或降低的次数来动态更新学习率，感觉是个挺好玩的东西，自己弄了好久都设置错误，今天算是搞出来了！

weixin_39817176·2023-09-19 09:27

【深度学习实验】线性模型（五）：使用Pytorch实现线性模型：基于鸢尾花数据集，对模型进行评估（使用随机梯度下降优化器）

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.线性模型linear_model2.损失函数loss_function3.鸢尾花数据预处理4.初始化权重和偏置5.优化器

QomolangmaH·2023-09-19 08:39

tensorflow损失函数选择

一、对于连续值向量的回归问题ann.compile(optimizer=‘adam’,loss=‘mse’)#均方误差损失函数对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数：二、ann.compile(optimizer

宿夏星·2023-09-19 06:19

Tensorflow 损失函数（loss function）及自定义损失函数（二）

我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数，本篇为tensorflow其他的损失函数，主要参照了tensorlayer中的实现（一）tensorflow内置的四个损失函数（二）其他损失函数（三）自定义损失函数Tensorlayer封装了很多的已经写好的代码，同时作为一个开源项目，也公布了很多的代码片段，我们这就来看看，除了tensorflow内置的四个损失函数以外还有什么其他的损失函

XTCSUN·2023-09-19 06:16

tensorflow损失函数

tf.losses.mean_squared_error(label,predict)对label类型并不要求>>>y_int=tf.convert_to_tensor([1,0,1],tf.int32

得克特·2023-09-19 06:14

5-3 pytorch中的损失函数

(Objective=Loss+Regularization)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。

hxh207·2023-09-19 02:38

P-MVSNet ICCV-2019 学习笔记总结译文深度学习三维重建

文章目录5P-MVSNetICCV-20195.0主要特点5.1文章概述5.2研究方法5.2.1特征提取5.2.2学习局域匹配置信5.2.3深度图预测5.2.4Loss方程MVSNet系列最新顶刊对比总结

R-G-B·2023-09-18 22:50

论文笔记：TILDE-Q: A TRANSFORMATION INVARIANT LOSS FUNCTION FOR TIME-SERIES FORECASTING

2023ICLR（未中）1intro最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。然而，这种损失函数完全忽略了不同点的关系，在时间序列中忽略了各个点的时序关系，导致了预测结果的形状和真实序列不匹配的问题。针对MSE等损失函数的问题，业内提出一种针对时间序列预测问题的DTW损失函数。DTW也有其缺点，对齐过程容易受到噪声影响，且对齐过程一定程度上丢失了序

UQI-LIUWJ·2023-09-18 14:55

【第45篇】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

静静AI学堂·2023-09-18 12:42

Tensorflow学习笔记（三）

正则化这一课突然间难度直接暴涨，毫无心理准备的我一脸懵逼地听了三遍，还有好多没有理解的地方缓解过拟合，在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss新的计算方法

繁盛天地橘·2023-09-18 08:32

不相似损失函数

importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefdissimilarity_loss(model):total_loss=0forname,paraminmodel.named_parameters

AI视觉网奇·2023-09-18 07:39

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（9 月 14 日论文合集）

旅途中的宽~·2023-09-18 00:57

【深度学习实验】线性模型（二）：使用NumPy实现线性模型：梯度下降法

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.初始化参数2.线性模型linear_model3.损失函数loss_function4.梯度计算函数compute_gradients5

QomolangmaH·2023-09-18 00:25

【深度学习实验】线性模型（三）：使用Pytorch实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.定义线性模型linear_model2.定义损失函数loss_function3.定义数据4.调用模型5.完整代码一、

QomolangmaH·2023-09-18 00:24

使用scipy实现简单神经网络

文章目录1、准备工作(1)导入必要的库：(2)数据准备2、实现主要的函数(1)`Logisticfunction`(2)`Forward`函数(3)损失函数(4)`mse_loss`3、训练模型4、模型评估

半个冯博士·2023-09-18 00:51

Pytorch-MLP-Mnist

文章目录model.pymain.py参数设置注意事项初始化权重如果发现loss和acc不变关于数据下载关于输出格式运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassMLP_cls

yscript·2023-09-17 21:36

【pytorch】模型常用函数（conv2d、linear、loss、maxpooling等）

1、二维卷积函数——cnv2d():'''in_channels(int):输入通道数out_channels(int):输出通道数kernel_size(intortuple):卷积核大小stride(intortuple,optional):步长Default:1padding(int,tupleorstr,optional):填充Default:0padding_mode(str,optio

是饿梦啊·2023-09-17 20:18

pytorch基本流程

()普通函数PyTorchFashion1、preparedataset2、designmodelusingClass#目的是为了前向传播forward，即计算yhat(预测值)3、Constructlossandoptimizer

fly_ship·2023-09-17 19:58

Python学习

Python学习tf.placeholder()class与def的区别类的实例RNN的输入reshape()与shape()tf.cast()python中坐标轴科学计数法自定义RNN中的loss函数

MS0619·2023-09-17 13:35

9.14~9.16算法（两万字吐血爆肝）Adaptive Encoding Strategies forErasing-Based Lossless FloatingPoint Compression

压缩：异或，递推，通过记录一个基准值，然后记录后续值在其上的变化，相当于只记录那些变化的部分，然后要用的时候就再逆推求回去1.值在不断变化2.要记录那些变化的值问题（why）：异或策略实际上包含很少的尾随零什么时候会出现这种情况：如111111，再加1，就会成1000000，这时尾随零就很少，而会变得有很多中心位；所以，这种策略往往会因为这样的原因使中心位（即不同的数字）很多而达不到预期的压缩效果

CQU_JIAKE·2023-09-17 10:44

【深度学习实验】线性模型（一）：使用NumPy实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

目录一、实验介绍二、实验环境三、实验内容0.导入库1.linear_model函数2.loss_function函数3.定义数据4.调用函数一、实验介绍使用Numpy实现线性模型搭建构造损失函数进行模型前向传播并计算损失值二

QomolangmaH·2023-09-17 08:40

YOLOv5算法改进（17）— 更换损失函数（EIoU、AlphaIoU、SIoU和WIoU）

损失函数（lossfunction）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它用于度量模型在训练过程中的性能，以便优化模型参数。

小哥谈·2023-09-17 06:20

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