LOSS 第35页

KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()

相对熵（KL散度）如果对于同一个随机变量X有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)【在机器学习中，常常使用P(x)来表示样本的真实分布，Q(x)来表示模型所预测的分布】，则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异。KL散度越小，表示P(x)与Q(x)的分布更加接近，可以通过反复训练Q(x)来使Q(x)的分布逼近P(x)。KL散度=交叉熵-信息熵在机器学习训练网络时，输入数据与标签常常已经确

HealthScience·2023-07-26 11:34

L1损失（MAE）、L2损失（MSE）

目录均绝对误差(L1Loss)均方误差MSE(L2Loss)MSE和MAE的选择总结均绝对误差(L1Loss)均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE)是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的均值

HealthScience·2023-07-26 11:34

分类、回归常用损失函数

分类：交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客权重交叉熵损失函数

HealthScience·2023-07-26 11:31

MySQL主从复制与读写分离

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（lossle

xiaowei0403·2023-07-26 05:11

MySQL主从复制与读写分离

三种1.3.1异步复制（AsyncReplication）1.3.2同步复制（SyncReplication）1.3.3半同步复制（Semi-SyncReplication）1.3.4增强半同步复制（losslessSemi-SyncReplication

拼命的阿睿·2023-07-26 04:59

MySQL主从复制与读写分离

的复制类型2.MySQL主从复制的工作过程2.1MysQL主从复制延迟原因2.2问题解决方法2.3MySQL有几种同步方式2.3.1异步复制2.3.2同步复制2.3.3半同步复制2.3.4增强半同步复制（losslessSemi-SyncReplication

三年健将计划·2023-07-26 02:04

MySQL主从复制与读写分离

的复制类型2.MySQL主从复制的工作过程2.1MysQL主从复制延迟原因2.2问题解决方法2.3MySQL有几种同步方式2.3.1异步复制2.3.2同步复制2.3.3半同步复制2.3.4增强半同步复制（losslessSemi-SyncReplication

Zhang110_·2023-07-26 01:32

[StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

该网络还是从噪声生成随机图像，只是可以把已经生成的随机图像的latentcode相融合，得到介于两者之间的新类型图像；而不是根据手头的图像来实现风格融合2、网络结构不更改discriminator或者lossfunction

emergency_rose·2023-07-26 00:44

英文短句

Thankyouforallthemeeting,butalsorespectalltheloss.感谢所有的相遇，也尊重所有的失去。Itallcometothe

ljy2006·2023-07-25 21:47

裂缝处理优化策略

不进行图片大小调整模型后处理二分类使用softmax处理，使用最大值作为结果分类效果如下，看着还行，但是还是存在一些问题，需要优化，使用dice_coeff作为评价，训练135轮，得分为0.7208,训练loss

CVer儿·2023-07-25 21:23

有关Loss的博客

【W-1】loss不收敛或不下降问题处理经验-忆凡人生-博客园(cnblogs.com)训练网络loss出现Nan解决办法-知乎(zhihu.com)训练时loss为NaN_Xovee的博客-CSDN博客

m0_61899108·2023-07-25 17:44

SSD-pytorch 训练过程全记录

SSD-pytorch训练过程全记录文章目录SSD-pytorch训练过程全记录准备工作数据集处理训练过程train.py的修改训练错误1：loss为NAN训练错误2：inlayers/modules/

江米江米·2023-07-25 16:12

【简单认识MySQL主从复制与读写分离】

MySQL有几种同步方式：三种4、异步复制（AsyncReplication）5、同步复制（SyncReplication）6、半同步复制（Semi-SyncReplication）7、增强半同步复制（losslessSemi

除我以外皆是我·2023-07-25 10:51

万字长文全网首发 | 详解【分类】【回归】【检测】【分割】损失函数与性能指标

损失函数与性能指标2.1损失函数的特性3.回归3.1回归损失函数3.1.1MeanSquaredError(MSE，均方误差)3.1.2MeanAbsoluteError(MAE，平均绝对误差)3.1.3HuberLoss3.1.4Log-CoshLo

迪菲赫尔曼·2023-07-25 07:13

MySQL主从复制与读写分离

的复制类型2.MySQL主从复制的工作过程2.1MysQL主从复制延迟原因2.2问题解决方法2.3MySQL有几种同步方式2.3.1异步复制2.3.2同步复制2.3.3半同步复制2.3.4增强半同步复制（losslessSemi-SyncReplication

赵烧鸡腿饭。·2023-07-25 05:47

目标函数(object function),损失函数(loss function)以及代价函数(cost function)之间的关系与区别

早先的知识理解是三者代指同一类意思，有些书本上也将其混讲：今天车上看一个笔记讲解，原来是有差别的：损失函数（loss）：个体代价函数（cost）：整体目标函数（object）：更泛化的术语整体来讲：损失函数是代价函数的一部分

uncle_ll·2023-07-25 00:40

650亿参数大模型预训练方案开源可商用，LLaMA训练加速38%

sam5198·2023-07-24 22:01

机器学习 & 深度学习编程笔记

sigmoid函数defsigmoid(x):return1.0/(1+np.exp((-x)))定义最小平方和损失函数loss=torch.nn.MSELoss()线性回归编程如果不加噪音就成了正常的线性函数了

晨同学0327·2023-07-24 21:40

不强求他人，也是种对自己的解脱

6Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent,andwhenyoudo

游走的锦鲤·2023-07-24 19:14

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

原文链接：https://blog.csdn.net/tequilaro/article/details/81841748?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogComme

fireworkseasycold·2023-07-24 17:05

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

yTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率，所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。

fireworkseasycold·2023-07-24 17:05

一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化

可以是直接从大网络中裁掉一部分得到的小网络）两个网络各选取几个关键的层（比如各5个，这些层两两之间是对应的），然后使用一种方法来衡量对应两层输出的相似度以计算损失，比如就将两个特征图的所有像素的均方差和作为该层的loss

编程G的快乐·2023-07-24 16:20

肝脏肿瘤分割方法

此外，在我们的Tversky-loss允许调整超参数来调整网络。以获得更高的灵敏度或鲁棒性。INTRODUCTION我们评估使用深度卷积神经网络架构Tiramisu和

zelda2333·2023-07-24 13:58

YOLOv3源码解析1-代码整体结构

YOLOv3源码解析1-代码整体结构YOLOv3源码解析2-数据预处理Dataset()YOLOv3源码解析3-网络结构YOLOV3()YOLOv3源码解析4-计算损失compute_loss()YOLOv3

业余狙击手19·2023-07-24 13:41

【机器学习】梯度下降：Gradient Descent

损失函数（lossfunction）：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量

宅家学算法·2023-07-23 10:33

LLM 盛行，如何优雅地训练大模型？

ChatGPT于2022年12月初发布，震惊轰动了全世界，发布后的这段时间里，一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至，例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、Colossa

kaiyuan_sjtu·2023-07-23 07:13

FSAF for Single-Shot Object Detection（CVPR）

但是在最后作者做一些实验的时候，仍然把anhor-based模块加入进去并且做了一些loss函数优化的trick，个人觉得有些许耍赖皮。但是不妨碍这篇文章的思想牛掰！效果图这篇文

Congc_fdd6·2023-07-23 07:43

yolov3利用results.txt绘制loss曲线

我的results.txt文件总内容的格式0/4990.281G4.543.6408.18251210.02270.5060.04442.992.4701/4990.489G3.472.3205.825120.24410.6750.3933.461.3902/4990.489G2.81.7204.5225120.40810.8330.5792.181.0503/4990.489G2.211.330

weixin_43730508·2023-07-23 03:02

YOLOv5s训练结果result.txt绘制loss/mAP等曲线对比图

YOLOv5s训练结果result.txt绘制loss/mAP等曲线对比图引用代码'''我的训练完是csv格式，另存为txt格式即可画loss图的代码，前提是results.txt文档中只能是数字，先删除掉

阿珂要努力呀·2023-07-23 03:48

生活里你有过这7中“蠢”想法吗？

01LossAversion损失厌恶什么叫损失厌恶呢？打个很简单的比方：丢失一百元的难过，和获得一百元的开心相比，你觉得哪个更大？损失厌恶偏差告诉你：前者比后者更大。

欣源读书·2023-07-23 02:17

Tensorboard 输出keras的训练acc/loss曲线

系统：Ubuntu16.04环境：conda环境python版本：python3.6---安装keras和tensorflow---在condo环境中，下载keras十分简单，只需进入相应的环境，然后输入以下代码，即可正确安装keras，同时会默认下载keras的依赖包，包括tensorflow>>>condainstallkeras进入python，通过import检查keras和tensorf

龙黎_·2023-07-22 17:03

AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘解决跑pytorch代码报错

\train.py",line13,infromutils.callbacksimportLossHistory,EvalCallbackFile"C:\Users\cnu\unet-pytorch\utils

@绀香二九·2023-07-22 17:22

pytorch 中分类网络损失函数

输出的概率（one-hot编码）prediction=net(x)：概率可以为负数[0.6,-0.1]:表示预测为0，最大概率的索引为0[-0.08,6.5]:表示预测为1，最大概率的索引为12、分类损失函数loss_func

深度学习努力中·2023-07-22 15:10

IndexError: too many indices for array: array is 0-dimensional, but 1 were indexed

报错原因：数组是0维，但取了一维数据报错代码：loss.data.cpu().numpy()[0]寻找解决办法：利用np.shape(loss.data.cpu().numpy())查看，发现输出为（）

h.perfect·2023-07-22 13:15

MSE（MeanSquaredError） loss 与 CE（CrossEntropyLoss） loss

文章目录前言一、MSELoss是什么二、CELoss是什么总结前言前两天在论文中看到一篇文章的loss函数形式，在结果中将MSEloss和CEloss的表现进行了对比，分别采用两种loss函数进行模型评价

zy_destiny·2023-07-22 11:02

你终会遇见让你一见倾心的人

Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent,andwhenyoudo

我似俗人·2023-07-22 05:29

python 自定义对象序列化为json

1、自定义对象classEvaluation:def__init__(self,train_f1,train_iou,train_loss,valid_f1,valid_iou,valid_loss):

什么时候才能年薪百万·2023-07-21 23:08

Unsupervised Scale-consistent Depth and Ego-motion Learning from Monocular Video

PapernameUnsupervisedScale-consistentDepthandEgo-motionLearningfromMonocularVideoPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/1908.10553.pdfTL;DRNIPS2019文章，提出了geometryconsistencyloss

kebijuelun·2023-07-21 22:45

CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition - 人脸识别

PapernameCosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognitionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf

kebijuelun·2023-07-21 22:15

ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition - 人脸识别

PapernameArcFace:AdditiveAngularMarginLossforDeepFaceRecognitionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org

kebijuelun·2023-07-21 22:15

2020-05-14

视频中学到的怦然心动的单词blessingn.上帝的恩赐，幸运blessedadj.神圣的，受上帝祝福的3在本片文章／音频／视频中我最喜欢的句子Butthosewhohaveneversufferedlossofsightofhearingdamageseldommaketh

行管106郝洋炎·2023-07-21 07:28

m4a文件出现损坏应该如何修复？

M4A文件，也称为AppleLosslessEncoder，是一种类似于MP4文件的音频格式。它们之间唯一的区别是M4A文件里面没有视频。

m0_63254421·2023-07-21 05:57

DINOv2：在没有监督的情况下学习鲁棒的视觉特征

静静AI学堂·2023-07-21 00:38

Python 最优传输工具箱（Python Optimal Transport）

彭祥.·2023-07-20 22:21

TCP 拥塞状态机演进

下面是TCP拥塞状态机：但它只是冰山一角，这只是loss-based状态机，实现一个完全的delay-basedcc就对不上这个状态机。

dog250·2023-07-20 21:10

TensorBoard详解之安装使用和介绍

1TensorBoard详解TensorBoard是一个可视化的模块，该模块功能强大，可用于深度学习网络模型训练查看模型结构和训练效果（预测结果、网络模型结构图、准确率、loss曲线、学习率、权重分布等

Alexa2077·2023-07-20 17:23

【目标检测】一文读懂IoU，GIoU, DIoU, CIoU, Alpha-IoU (代码非常优雅)

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北屿白·2023-07-20 17:48

Pytorch调用GPU训练两种方法

#将网络模型在gpu上训练model=Model()iftorch.cuda.is_available():model=model.cuda()#损失函数在gpu上训练loss_fn=nn.CrossEntropyLoss

fangshuo_light·2023-07-20 17:53

机器学习笔记

神经元神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型就是数学中的乘、加运算：神经元神经网络两层的神经网络（一个隐藏层）更进一步地，过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh损失函数loss

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network

经典的有关本方向的GAN网络文章引入CGAN去执行一个附加的约束，derain图像必须更加接近ground-truth提出了GAN的对抗LOSS和新型的LOSS函数生成器子网络利用密集连接网络（densenetwork

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AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘解决跑pytorch代码报错

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IndexError: too many indices for array: array is 0-dimensional, but 1 were indexed

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