LOSS 第9页

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

国产双链笔记软件Blossom

什么是Blossom？

杨浦老苏·2023-12-31 19:26

大模型讲座

盘古NLP大模型典型场景千亿大模型训练难点和解决方案训练状态不稳定（经常训练中断等）解决1：对loss和梯度等多维状态实时监测。对数据、学习率、参数精度、模型梯度进行针对性调整和断点恢复。

盐巴饭团193·2023-12-31 12:48

Chapter 7 - 6. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

DedicatedandConvergedEthernetNetwork专用和融合以太网网络JustbecauseanetworkisconfiguredasaconvergedEthernetnetwork(lossyandlosslesstraffic

mounter625·2023-12-31 02:33

强化学习计划

强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？写贝尔曼方程（BellmanEquation）最优值函数和最优策略为什么等价？求解马尔科夫决策过程都有哪些方法？简述蒙特卡罗估计值函数的算法。

搬砖成就梦想·2023-12-30 23:11

图像分割之常用损失函数-Dice Loss

DiceLossDiceLoss是由Dice系数而得名的，Dice系数是一种用于评估两个样本相似性的度量函数，其值越大意味着这两个样本越相似，Dice系数的数学表达式如下：其中|X∩Y|是X和Y之间的交集

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

focalloss的整体理解：目前目标检测的算法大致分为两类，OneStage、TwoStage。

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

Generalized Focal Loss V1论文解读

分类通常通过FocalLoss进行优化，而边界框的定位通常根据Diracdelta分布进行学习。单级检测器的最新趋势是引入一个单独的预测分支来估计定位质量，预测质量有助于分类，从而提高检测性能。

羽星_s·2023-12-30 21:29

受控代码生成-CCS 23

SecurityHardeningandAdversarialTesting1.Introduction2.Background3.受控代码生成4.SVEN4.1.Inference4.2.Training4.2.1.训练样本4.2.2.loss

I still …·2023-12-30 21:50

【YOLO系列】yolo V1 ，V3，V5，V8 解释

YOLOv1损失函数LOSSyoloV3yoloV5yoloV8视频来源：https://www.bilibili.com/video/BV13K411t7Zs/AI视频小助理一、YOLO系列的目标检测算法

联系丝信·2023-12-30 18:57

OCP NVME SSD规范解读-4.NVMe IO命令-2

NVMe-IO-3：由于设备具有掉电保护功能（如PowerLossProtection，PLP），因此在以下情况下，性能不应降低：FUA（ForceUnitAccess）：是计算机存储设备中的一种命令标志或选项

古猫先生·2023-12-30 13:36

PyTorch模型进阶技巧

PyTorch模型进阶技巧1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了许多常用的损失函数，如：MSELoss、L1Loss、BCELoss等，但是随着深度学习的发展或研究的需求，需要提出一些新的损失函数

includeSteven·2023-12-30 12:37

Django 运行时发生异常ValueError: save() prohibited to prevent data loss due to unsaved related object ‘user

凌冰_·2023-12-30 07:46

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

0为什么引入学习率衰减？我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\alphaα控制着梯度更新的步长(step)，α\alphaα越大，意味着下降的越快，到达最优点的速度也越快，如果为000，则网络就会停止更新学习率过大，在算法优化的前期会加

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p6逻辑斯蒂回归

p6logistic回归一、零碎知识点1.torchvision2.np.linspace3.torch.Tensor(x).view4.matplotlib画一条直线二、分类问题1.二分类问题2.BCELoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

101、nerfstudio——ScaleAndShiftInvariantLoss

github归一化深度图约束nerf未归一化深度重建classScaleAndShiftInvariantLoss(nn.Module):"""Scaleandshiftinvariantlossasdescribedin"TowardsRobustMonocularDepthEstimation

C--G·2023-12-30 02:04

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?

路过的风666·2023-12-30 01:29

STTran: Spatial-Temporal Transformer for Dynamic Scene Graph Generation

0Abstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1Transformer3.2RelationshipRepresentation3.3Spatio-TemporalTransformer3.3.1SpatialEncoder3.3.2FrameEncoding3.3.3TemporalDecoder3.4LossFunction3.5GraphGen

路过的风666·2023-12-30 01:28

发现者旅行之古城堡

新天鹅堡（英语：NewSwanStoneCastle、德语：SchlossNeuschwanstein）全

发现者旅行·2023-12-29 15:37

【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks（arxiv 2023）

一、论文简述1.第一作者：PengXu2.发表年份：20233.发表期刊：arxiv4.关键词：立体匹配，交叉熵损失，过渡平滑和不对准问题，跨域泛化5.探索动机：立体匹配通常被认为是深度学习中的一个回归任务，通常采用平滑L1损失结合Soft-Argmax估计器来训练网络，达到亚像素级的视差精度。然而，平滑L1损失缺乏对代价体的直接约束，在训练过程中容易出现过拟合。Soft-Argmax是基于网络输

华科附小第一名·2023-12-29 15:58

Flipped 怦然心动，是双方的互相成长

Bryce'sgrandfathersaysaboutJuli,"Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss....Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent

某某时·2023-12-29 13:09

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

【深度学习】各领域常用的损失函数汇总（2024最新版）

目录1、L1损失、平均绝对误差（L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）2、L2损失、均方误差（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）3、交叉熵损失（Cross-EntropyLoss

daphne odera�·2023-12-29 06:56

《七个疯子》作者: [阿根廷] 罗伯特·阿尔特

原作名:Lossietelocos内容简介：◎“是我想太多，还是这世界太疯狂？”

刘书朋·2023-12-29 00:28

深度学习入门（python）考试速成之Softmax-with-Loss层

softmax函数：交叉熵误差（CrossEntropyError层）：这里的表示以为底数的自然对数，即，即。是神经网络的输出，是正确解标签，中只有正确解标签（表示）索引为1，其他均为0（one-hot表示）假设正确解标签索引为“2”，与之对应的神经网络输出是0.6，则交叉熵误差为;若“2”对应的输出是0.1，则交叉熵误差为结果是传给Softmax层的反向传播的输入。Softmax层的反向传播前面

北辰Charih·2023-12-28 21:34

【Loss系列】结合dice loss 和 bce loss

defbce_dice(pred,mask):ce_loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(pred,mask)pred=torch.sigmoid(pred)inter

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-28 18:57

目标检测网络之retinanet解读（一）

[Paper:FocalLossforDenseObjectDetection][https://arxiv.org/abs/1708.02002]关于目标检测主要分为两大类别：onestage，twostageonestage

wenyilab·2023-12-28 06:32

BP算法与淋浴器的温度调节

计算损失（LossC

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

Caffe 训练出现 loss = 1.#QNAN 的解决方法。

问题描述：同样的prototxt文件，同样的数据，在不同的显卡上，一个训练正常，一个出现loss=1.#QNAN。

wujpbb7·2023-12-27 15:15

使用自监督对比学习模型SimCLR完成图像分类任务：pytorch代码详解

文章目录一、定义有监督和无监督部分网络结构和损失函数1.1任务分解1.2代码1.3代码详解1.3.1SimCLRStage11.3.2SimCLRStage21.3.3lossfunction二、配置文件

好喜欢吃红柚子·2023-12-27 13:11

L4S 杂谈

30多年来，人们将拥塞控制算法简单划分为loss-based和delay-based，前者比如reno，cubic，后者比如vegas，无论哪一类都是以时延为代价控制拥塞，丢包作为拥塞信号时，重传时延是必须的代价

dog250·2023-12-27 10:16

2023年12月2日~12月8日周报（OpenFWI代码细节理解之warm-up策略、Tensorboard的使用、loss的理解等，以及OpenFWI论文初读）

目录一、前言二、学习情况2.1torch.optim.AdamW的理解2.2warm-up策略2.3Tensorboard的使用2.4Loss的理解2.5OpenFWI论文初读三、遇到的部分问题及解决四

摘星星的屋顶·2023-12-27 09:41

iOS 图片渲染的原理1

压缩分有损（lossy）（常见如JPEG格式）和无损（lossless）（常见如PNG格式）两种。无损压缩不会丢失图片的任何信息，而仅仅是通过减少重复达到缩小体积的目的。

恋空K·2023-12-27 06:54

tc及iptables用于网络异常场景覆盖测试

#{rate_ins}丢包率延迟tcqdiscadddev#{eth_ins}rootnetemdelay#{time_ins}ms丢包tcqdiscadddev#{eth_ins}rootnetemloss

佛系小懒·2023-12-26 08:44

如何快速的搭建kubernetes平台环境(1)

本文给大家介绍的是sealossealo

研道鸠摩智·2023-12-25 13:59

【Pytorch】计算机视觉项目——卷积神经网络CNN模型识别图像分类

目录一、前言二、CNN可视化解释器1.卷积层工作原理三、详细步骤说明1.数据集准备2.DataLoader3.搭建模型CNN3.1设置设备3.2搭建CNN模型3.3设置loss和optimizer3.4

Avasla·2023-12-25 13:31

RIS 系列 Mask Grounding for Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列MaskGroundingforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作ArchitectureDesignforRISLossDesignforRISMaskedLanguageModeling

乄洛尘·2023-12-25 09:17

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记

在分类任务中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，首先给出交叉熵的计算公式：二分类中：L=1N∑iLi=1N∑i−[yilog(pi)+(1−yi)⋅log(1−pi)]\mathcal{L}=\frac1{N}\sum_{i}L_i=\frac1{N}\sum_{i}-[y_ilog(p_i)+(1-y_i)\cdotlog(1-p_i)]L=N1i∑Li=N1i∑−[yilog(pi)+(1−

图学习的小张·2023-12-24 22:40

Pytorch-神经网络

神经网络一个常见的训练过程如下：（1）定义含有可训练参数的神经网络；（2）遍历输入数据集；（3）输入数据经过网络进行的相关运算（正向传播）；（4）计算损失函数（loss）；（5）梯度反向传播；

WAI_f·2023-12-24 18:02

RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection（CVPR2018）

文章目录Abstract北京发现问题并给出方法成果IntroductionRelatedWorkRobust评估FocalLossBalancedCrossEntropyFocalLossDefinitionClassImbalanceandModelInitializationClassImbalanceandTwo-stageDetectorsRetinaNetDetectorExperime

怎么全是重名·2023-12-24 11:44

机器学习之损失函数

在机器学习中，损失函数（LossFunction）是用来衡量模型预测结果与实际标签之间差异的一种函数。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:47

Featured Based知识蒸馏(3): Focal and Global Knowledge (FGD)

文章目录1.摘要2.FocalandGlobal蒸馏的原理2.1常规的featurebased蒸馏算法2.2FocalDistillation2.3GlobalDistillation2.4totalloss3

@BangBang·2023-12-23 19:55

阅读笔记-PRECISE ADJACENT MARGIN LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

PRECISEADJACENTMARGINLOSSFORDEEPFACERECOGNITION深度人脸识别的精确相邻边缘损失1、这篇论文要解决什么问题？要验证一个什么科学假设？

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:24

阅读笔记-GICOFACE: GLOBAL INFORMATION-BASED COSINE OPTIMAL LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

GICOFACE:GLOBALINFORMATION-BASEDCOSINEOPTIMALLOSSFORDEEPFACERECOGNITION基于全局信息的余弦最优损失深度人脸识别算法1、这篇论文要解决什么问题

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:23

阅读笔记-Minimum margin loss for deep face recognition

Minimummarginlossfordeepfacerecognition深度人脸识别的最小边缘损失1、这篇论文要解决什么问题？要验证一个什么科学假设？

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:53

吴恩达RLHF课程笔记

,answer1,answer2,prefer1}2.根据这个数据集（偏好数据集），创建rewardmodel，这个model也是一个LLM,并且它是回归模型，返回的是对每个answer的score，loss

鱼鱼9901·2023-12-23 14:56

初夏的味道，鸡尾酒手作篇get！

CherryBlossom樱花香雨配料▼1.25oz1800银龙舌兰1oz酸橙汁1oz西柚汁0.25oz石榴汁糖浆西柚片或酒浸樱桃装饰适量盐步骤▼将所有配料倒入摇壶，并充分摇匀。

酒水实验室·2023-12-23 10:09

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即:然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即：那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

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