LOSS

Chapter 10: Dictionaries | Python for Everybody 讲义笔记_En

DictionariesDictionariesDictionaryasasetofcountersDictionariesandfilesLoopinganddictionariesAdvancedtextparsingDebuggingGlossaryPythonforEverybodyExploringDataUsingPython3Dr
冰.封万里·2023-08-01 16:30

DP-GAN-生成器代码

在train文件中，对生成器和判别器分别进行更新，根据loss的不同，分别计算对于的损失：loss_G,losses_G_list=model(image,label,"losses_G",losses_computer
翰墨大人·2023-08-01 16:00

＜Rasa实战＞第八章实例运行

问题追踪Q1:训练数据时报警告"constrain_similaritiesissettoFalse.ItisrecommendedtosetittoTruewhenusingcross-entropyloss
wind.liao·2023-08-01 13:41

rust from_utf8_lossy怎么使用？

from_utf8_lossy是Rust标准库中的一个方法，用于将字节序列解码为UTF-8字符串。它的作用是尽可能地将无效的字节序列转换为有效的Unicode字符，以便进行后续处理。
斜杠玩家·2023-08-01 12:48

iOS上传ITMS-90076: Potential Loss of Keychain Access警告

ITMS-90076:PotentialLossofKeychainAccess-Thepreviousversionofsoftwarehasanapplication-identifiervalueof
古轩沁夢·2023-08-01 10:15

复现YOLOv8改进最新MPDIoU:有效和准确的边界盒回归的损失，打败G/E/CIoU，效果明显！！！

MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression论文简介MPDIoU核心设计思路论文方法实验部分加入YOLOv5代码论文地址：https:
一休哥※·2023-08-01 07:01

复现YOLOv5改进最新MPDIoU:有效和准确的边界盒回归的损失，打败G/E/CIoU，效果明显！！！

MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression论文简介MPDIoU核心设计思路论文方法实验部分加入YOLOv5代码论文地址：https:
一休哥※·2023-08-01 07:30

各种 IoU 损失变体

IoULoss论文：UnitBox:AnAdvancedObject
有为少年·2023-08-01 07:30

遍历一个object的所有属性，并打印每一个属性名

classCar(object):def__init__(self,name,loss):#loss[价格，油耗，公里数]self.name=nameself.loss=lossdefgetName(self
笔名亮哥·2023-08-01 05:37

WARNING ITMS-90076: "Potential Loss of Keychain Access. The previous version of software has an a...

今天App转让，并且打包上架新版本审核，这个不影响接下来的审核等，可以忽略，接着往下操作。个人认为可能是缓存的一些证书造成的。。。
iOS_我更专业·2023-08-01 00:14

Colossal-AI：自己训练一个chatgpt

原文：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/mainColossal-AIColossal-AI:让AI大模型更低成本、方便易用、高效扩展论文|文档|
源代码杀手·2023-07-31 23:02

【日更挑战】2022-11-08比赛日NOTES

比赛日，官网给出每场比赛的Notes（极个别场次没有），翻译如下Flames(3)vs.Islanders(4)-oTheFlameshaveledinfiveoftheirsixlossesthisseason
扁圆柱体·2023-07-31 08:20

JavaEE——文件操作和IO

文章目录一、认识什么是文件二、Java对文件的操作三、文件内容读写——数据流1.对字节流中的读操作解释2.对字节流中写操作解释3.解释input、output和closs()方法4.Scanner在文件中的使用四
Mo_yang.·2023-07-31 06:06

Android commit 和 commitAllowingStateLoss 的区别

1615230-60be89c602040f87.jpgfragment基本上是每个项目都会用到，一般我们会这么写：getSupportFragmentManager().beginTransaction().add(R.id.fragment_container,newMyFragment()).commit();但是有时候会报如下错误信息：Causedby:java.lang.IllegalS
chenxuxu·2023-07-31 04:26

论文笔记：COST: CONTRASTIVE LEARNING OF DISENTANGLEDSEASONAL-TREND REPRESENTATIONS FORTIME SERIES FOREC

ICLR20221前言介绍表征学习（对比学习）+时间序列预测首先学习时间序列解耦的representation然后进行回归任务的精调对比学习CoST包含时域和频域的contrastiveloss——>学习趋势和周期性
UQI-LIUWJ·2023-07-30 23:44

Pytorch个人学习记录总结 09

目录损失函数与反向传播L1LossMSELOSSCrossEntropyLoss损失函数与反向传播所需的Loss计算函数都在torch.nn的LossFunctions中，官方网址是：torch.nn—PyTorch2.0documentation
timberman666·2023-07-30 21:33

Mysql 主从复制、读写分离

2.3.1、异步复制（AsyncReplication）2.3.2、同步复制（SyncReplication）2.3.3、半同步复制（Semi-SyncReplication）2.3.4、增强半同步复制（losslessSemi-SyncR
恋如雨沚·2023-07-30 20:08

【Pytorch】模型转GPU计算

可用需要转换的对象模型损失函数数据（特征数据、标签）1..cuda()'''.cuda(0)指定第0块GPU'''iftorch.cuda.is_available():model=model.cuda()loss_fn
rejudge·2023-07-30 20:08

Chapter 8: Files | Python for Everybody 讲义笔记_En

FilesPersistenceOpeningfilesTextfilesandlinesReadingfilesSearchingthroughafileLettingtheuserchoosethefilenameUsing`try`,`except`,and`open`WritingfilesDebuggingGlossaryPythonf
冰.封万里·2023-07-30 19:23

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax
Yuerya.·2023-07-30 16:26

【李宏毅机器学习·学习笔记】Deep Learning General Guidance

本节课可视为机器学习系列课程的一个前期攻略，这节课主要对MachineLearning的框架进行了简单的介绍；并以trainingdata上的loss大小为切入点，介绍了几种常见的在模型训练的过程中容易出现的情况
MilkLeong·2023-07-30 10:56

机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别

损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（lossfunction）举个例子解释一下:（图片来自AndrewNgMachineLearning
于綦悦·2023-07-30 08:22

损失规避（loss aversion）

损失规避：指人们获得损失时产生的痛苦远大于获得收益时所带来的快乐。心理学家把这种对损失更加敏感的底层状态叫做损失规避。早在1759年，现代经济学之父亚当·斯密就在《道德情操论》中描述了一个普遍现象：“状况由好变坏时，人们所承受的痛苦，要比由坏变好时所体验到的欢乐多。”200年后，心理学家Kahneman和Tversky，用实验证实了亚当·斯密的观点，并把这种现象命名为损失规避，因此获得了2002年
Lauren会会·2023-07-30 07:26

搞不懂损失函数？？监督学习、深度学习、机器学习之间的关系是什么？？损失函数在什么情况下会用到？？

损失函数（LossFunction）是机器学习和优化算法中的一个关键概念。它用于度量模型预测值与真实标签之间的差异，即模型的预测误差。
别和我抢安慕嘻·2023-07-29 18:23

Improving Cross-Modal Retrieval with Set of Diverse Embeddings

框架图：UsingTripletLoss:Smooth-ChamfersimilarityUsingLog-Sum-Exp,
欧阳AI锋·2023-07-29 11:19

【已解决】ERROR:The testing results of the whole dataset is empty

swinTransformer，显示错误：ERROR:Thetestingresultsofthewholedatasetisempty，与此同时，各项评价指标如AP,AR结果趋于零，F1值变成-1，loss
SurpassMs·2023-07-29 06:59

Fastai Focal Loss

这个是防止每次运行的时候结果都差别很大的情况，前提是你使用pytorch来实现你的想法。defseed_everything(seed=42):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)to
深度学习模型优化·2023-07-29 05:15

C#|无法打开cs文件设计窗口

报错信息：Topreventpossibledatalossbeforeloadingthedesigner,thefollowingerrorsmustberesolved:解决方案：实不相瞒我把项目解决方案名称改短了就可以了
奇树谦·2023-07-29 05:25

神经网络基础

前向传播：有了x和W，得到损失L（loss）的过程。返向传播：神经网络目标：去更新W，找出什么样的W是最合适的。损失很
木筏筏筏·2023-07-28 21:46

[ADAS预研笔记]基于深度学习的自动驾驶视觉感知算法研究

摄像头感知基本原理摄像头感知的基本原理即从输入图像中获取特征，并将这些特征用于感知任务，其模型训练步骤可结合现代深度学习算法结构归纳如下：输入层输入backbone进行特征提取(neck进行特征的融合与增强)head进行针对性地结果输出并计算损失loss
Zhu._.·2023-07-28 16:11

梯度提升树的参数

目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.
talle2021·2023-07-28 16:40

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

linearmodel非线性模型nonlinearmodel可解释性comprehensibility可理解性understandability线性回归linearregression均方误差squareloss
一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30

pytorch loss.backword() 时间太长

直接原因是：数据在进入模型之前没有进行深拷贝深层原因大概是：如果不进行深拷贝，在梯度反向传播过程中，要寻找原始数据的地址，这个过程非常耗时间。（直接等号是前拷贝，是将新的变量指向原来变量的地址）解决办法：tensor_a=tensor_b.clone().detach()或者用deepcopy也行。位置呢，就放到数据进入模型之前就可以。大概如下：data=loader.get_batch('tra
咖乐布小部·2023-07-28 12:50

pytorch 训练过程中缓存不断增大 and loss.backword()占用缓存过大

1.模型训练过程中会保存一些数据或者loss等，如out,loss=model(data)total_loss+=lossresult=out.last_hidden_state这样的句子由于loss和
咖乐布小部·2023-07-28 12:20

MySQL主从复制和读写分离

mysql主从复制的工作过程MySQL的四种同步方式异步复制（AsyncReplication）同步复制（SyncReplication）半同步复制（Semi-SyncReplication）增强半同步复制（losslessSemi-SyncReplication
Mak1r522·2023-07-28 08:50

推荐系统[4.1]：Ranking Loss 函数：度量学习、Siamese 和 triplet 网络、RankNet、pair-wise、List-wise loss以及在深度学习框架中loss设计

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：推荐系统算法库，包含推荐系统经典及最新算法讲解，以及涉及后续业务落地方案和码源本专栏
汀、人工智能·2023-07-28 08:42

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn实现softmax在Fashion-MNIST数据集上进行训练和测试从loss
番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

P9课后作业《PyTorch深度学习实践》kaggle-otto多类别分类

重点在于pytorch学习，效果并不是特别好，在测试集上的loss有16下面是pytorch实现代码：importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdm
nanpingping·2023-07-28 01:08

pytorch分类和回归：阿里天池宠物年龄预测

Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类交叉熵损失函数：2.KLDivLoss
tony365·2023-07-28 01:40

CrossEntropy（交叉熵损失函数pytorch）

Pytorch库的用法classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=Non
夏子期lal·2023-07-27 23:07

每天一幅画｜盛开的杏花 文森特·梵高

作品名：盛开的杏花branchesofanalmondtreeinblossom艺术家：文森特·梵高VincentWillemvanGogh(1853年3月30日-1890年7月29日)创作时间：1890
多学充电站·2023-07-27 16:27

【深度学习DL-PyTorch】六、保存和加载模型

一、训练网络model=fc_model.Network(784,10,[512,256,128])criterion=nn.NLLLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters
ChiangCMBA·2023-07-27 07:50

机器学习中的优化算法 第三课

机器学习中的优化算法第三课重参数化在前馈网络的最后一步骤想对loss函数求导数，但是可能这个loss也是带有参数的，这时候对这个θ求导就比较难，一个方法是找到一个无参数的分布比如高斯，然后找到一个能让z
早睡早起wqh·2023-07-27 06:20

Mysql 主从复制、读写分离

2.3.1、异步复制（AsyncReplication）2.3.2、同步复制（SyncReplication）2.3.3、半同步复制（Semi-SyncReplication）2.3.4、增强半同步复制（losslessSemi-SyncRepl
Tizzy33·2023-07-27 02:40

损失函数、代价函数、目标函数的区别

损失函数、代价函数、目标函数的区别：损失函数（LossFunction）：度量单个样本预测的误差代价函数（CostFunction）：度量全部样本集合的评价误差，即损失函数的平均值目标函数（ObjectFunction
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-27 00:53

xcode 缩小ipa包，Assets.xcassets 不同压缩设置下的assets.car文件对比

原始资源大小：19.4mcompression：assets.car大小包大小default:41.6m58.2mautomatic：41.6m58.2mlossless:41.6m58.2mbasic
淡泉·2023-07-26 22:57

四章：Constrained-CNN losses for weakly supervised segmentation——弱监督分割的约束CNN损失函数

0.摘要基于部分标记图像或图像标签的弱监督学习目前在CNN分割中引起了极大关注，因为它可以减轻对完整和繁琐的像素/体素注释的需求。通过对网络输出施加高阶（全局）不等式约束（例如，约束目标区域的大小），可以利用未标记数据，以领域特定知识指导训练过程。不等式约束非常灵活，因为它们不需要准确的先验知识。然而，出于计算可行性的原因，深度网络中很大程度上避免了受约束的拉格朗日对偶优化。据我们所知，Patha
Joney Feng·2023-07-26 19:04

四级积累

采取措施Gaingreatercontrolover获得更大控制Runawayfromtheproblem躲避困难Satisfythedemandof满足要求Compensate/makeupfortheloss
人美心美·2023-07-26 15:14

【手工】树Blossoming Tree

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果果妈201612·2023-07-26 11:07

BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

BCELoss和BCEWithLogitsLoss都是用于二分类任务的损失函数，但它们在使用上有一些区别。
HealthScience·2023-07-26 11:34
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