LossFunction 第8页

pytorch深度学习（3）线性模型

目录一、线型模型1.具体问题：机器学习中容易出现的问题：过拟合2.建立一个线型模型3.损失函数（Lossfunction）4.代价函数Costfunction5.运用代码来训练线性模型一、线型模型1.具体问题

Rise9z·2022-11-16 13:57

Linear Model（Exhaustive method 穷举法）

目录1.Assignment2.FunctionSet3.LossFunction4.Exhaustivemethod5.Code学习内容来自：b站的刘二大人----《PyTorch深度学习实践》1.Assignment

Henry_zs·2022-11-16 13:27

【机器学习】建议收藏的 725 个机器学习术语表，太全了！

英文术语中文翻译0-1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation

风度78·2022-11-16 10:08

ceres 损失函数loss_function小结

LossFunction可以让大的残差的权重降低,从而对最终的优化结果没有太大的影响.1.ceres中损失核函数的用法构建核函数ceres::Problemp

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-11-15 22:50

代价函数、目标函数、损失函数

损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是一个观测历元的误差。

My.科研小菜鸡·2022-11-09 17:47

【目标检测】53、YOLOv6 | 论文来啦！专为工业应用设计

文章目录一、背景二、方法2.1NetworkDesign2.2LabelAssignment：TAL2.3Lossfunction2.4Industry-handyimprovements2.5量化和部署三

呆呆的猫·2022-11-07 17:57

【轨迹优化篇】（6）局部运动规划

设计代价损失函数进行评分、线性加权法、迹评分轨迹多选一的方法（1）设计代价函数进行评分、然后选择代价最低的轨迹核心思想（2）代价评分的方向1.代价函数挑选最优路径2.代价函数初始化节点的代价值3.一般的代价函数（lossfunction

盒子君~·2022-11-07 12:44

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-23（Support Vector Machine；支持向量机）

step2：Lossfunction红色这条线就是SquareLoss的表现，与黑色的理想loss曲线比较，当x很大是，将会取得很大的值，这

holeung·2022-11-06 07:08

CNN反向求导推导

xhyperbolictangenttanh(x)=e2x−1e2x+1两者之间的关系tanh(x)=2σ(2x)−1对激活函数求导，我们有∂tanh(x)∂x=1−tanh(x)2∂σ(x)∂(x)=σ(x)(1−σ(x))LossFunction

我是你的春哥！·2022-11-05 14:33

机器学习从零到入门 GBDT 梯度提升决策树

GBDT梯度提升决策树详解一、梯度的概念1、日常生活中的梯度2、函数中的梯度2.1、走进数学2.2、从数学到机器学习(1)、损失函数的理解lossfunction(2)、梯度的理解gradient(3)

BlackStar_L·2022-11-05 07:16

人体部位检测：DID-Net

Airs_Gao·2022-11-02 20:53

吴恩达机器学习训练神经网络08

（2）.指定损失函数（lossfunction）或代价函数(costfunction)。

·2022-10-19 00:09

梯度下降算法动图_一文看懂常用的梯度下降算法

梯度下降算法背后的原理：目标函数关于参数的梯度将是损失函数(lossfunction)上升最快的方向。

Hytvju·2022-10-15 07:52

Mask RCNN 超详细图文入门（含代码+原文）

RCNN、FastRCNN、FasterRCNN，到MaskRCNN2.1RCNN2.2FastRCNN2.3FasterRCNN2.4MaskRCNN三、MaskRCNN网络概述3.1架构两阶段细节3.2LossFunction

湘粤Ian·2022-10-12 22:21

【GAN理论与WGAN】——基于李宏毅2021春机器学习课程

因此，定义一个lossfunction（损失函数）来让PG和Pdata之间的Divergence（可以理解为距离）越小越好，如上图公式。我们目标就是找一组Generator的参数（简写为G*）让

丶Dylan·2022-09-30 07:58

PyTorch进阶训练技巧

模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss…这些LossFunction

uncle_ll·2022-09-21 10:23

数学-机器学习-线性回归

3.2.1最小二乘法及其几何意义背景最小二乘法LSM(LeastSqureMethod)，表面意思就是让二乘得到的结果最小，二乘又是什么呢，二乘就是两个数相乘，也就是平方，那么我们就可以轻松的得到最小二乘法的LossFunction

AYZP·2022-09-13 12:26

深度学习（PyTorch）——梯度下降

B站up主“刘二大人”视频笔记说在前面：这部分分两块，一个是基于costfunction的，也就是全数据集上的代价函数，另一个是从中随机抽取一个数据，基于lossfunction的，也就是损失函数，二者在

清泉_流响·2022-09-04 15:40

城阙·2022-09-02 07:21

深度学习(一):走进机器学习与深度学习理论部分

二、初步深度学习过程1.Functionwithunknownparameter2.定义LossFunction3.最佳化Optimization4.优化模型1.SigmoidFunction2.矩阵化

Ali forever·2022-08-24 07:58

10个常用的损失函数解释以及Python代码实现

将所有损失函数（lossfunction）的值取平均值的函数称为代价函数（costfunction），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。损失函数与度量

·2022-08-19 12:49

深度学习入门 (三)：神经网络的学习

本文为《深度学习入门–基于Python的理论与实现》的读书笔记参考：知乎：Eureka机器学习读书笔记、“西瓜书”、《统计学习方法》目录损失函数(lossfunction)为何要设定损失函数均方误差(meansquarederror

连理o·2022-08-16 07:20

损失函数、梯度下降法与反向传播算法

一、损失函数损失函数（lossfunction）也叫代价函数（costfunction），用来度量我们的模型得到的的预测值和数据真实值之间的差距，也是一个用来衡量我们训练出来的模型泛化能力好坏的重要指标

IT__learning·2022-07-25 07:10

深度学习中常用的优化算法

机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数lossfunction来检验算法模型的优劣，同时利用损失函数来提升算法模型。而这个提升的过程就叫做优化(Optimizer)。

工藤旧一·2022-07-19 07:56

PyTorch的nn模块下BCEloos损失函数学习

1损失函数概念损失函数（lossfunction）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

fun. 逗~·2022-07-13 07:01

SVM(Support Vector Machines)支持向量机算法原理以及应用详解+Python代码实现

目录前言一、引论二、理论铺垫线性可分性（linearseparability）超平面决策边界支持向量（supportvector）损失函数（lossfunction）经验风险（empiricalrisk

fanstuck·2022-07-13 07:38

深入浅出Pytorch Task02

模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss…这些LossFunction

ZZE15832206526·2022-07-05 07:59

Caffe卷积神经网络solver及其配置详解

运行代码一般为#caffetrain--solver=*_slover.prototxt在DeepLearning中，往往lossfunction是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。

·2022-06-29 12:28

caffe基础篇---solver及其配置

运行代码一般为caffetrain--solver=*_slover.prototxt在DL中，往往lossfunction是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。

poppy_MCT·2022-06-02 07:15

优化函数和损失函数的区别与联系

Lossfunction，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Costfunction，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objectivefunction

Le0v1n·2022-05-21 10:11

【机器学习】正则化项L1范数与L2范数的关系

L1和L2都是深度学习中常用的正则化项（regularizer），描述的是模型的复杂度，它的作用在于模型越复杂，正则化项越大，将它加在损失函数（lossfunction）后面作为罚项（penalty），

话遂风·2022-05-20 18:51

李宏毅机器学习——回归

模型步骤Step1:模型假设Step2:模型评估Step3:模型优化Step1：模型假设线性模型LinearModel:Step2:模型评估损失函数LossFunction:以线性模型为例：Step3:

migugu·2022-05-17 11:02

深度学习之损失函数

损失函数（LossFunction）-知乎L1和L2损失函数_gy_Rick的博客-CSDN博客_l1和l2损失函数1、什么是损失函数？

light169·2022-05-11 07:15

反向传播BP学习算法Gradient Descent的推导过程

目录1.定义LossFunction2.GradientDescent3.求偏微分4.反向传播5.总结BP算法是适用于多层神经网络的一种算法，它是建立在梯度下降法的基础上的。

·2022-05-10 16:48

Pytorch学习笔记（五）——多层感知机的实现

Pytorch学习笔记（四）——torchvision工具箱目录一、FashionMNIST数据集二、torch.nn2.1nn.Module2.2nn.Sequential2.3查看神经网络的参数三、LossFunction

raelum·2022-05-10 07:39

pytorch自动求导机制

参数的更新依靠的就是lossfunction针对给定参数的梯度。为了计算梯度，pytorch提供了内置的求导机制torch.autograd，它支持对任意计算图的自动梯度计算。

长命百岁️·2022-05-07 07:36

深度神经网络（DNN）的反向传播算法简要总结

第一个问题目标方程是损失函数（lossfunction），根据问题本身会有差异；比如分类问题，我们常用交叉熵（crossentropy）作为损失函数，这样能

Efred.D·2022-04-29 07:51

神经网络的反向传播算法推导

一、定义机器学习中常说的两个函数：损失函数(lossfunction)：是定义在单个样本上的，算的是一个样本的值和预测值的误差，记为C(Θ)；代价函数(costfunction)：是定义在整个训练集上的

milkhq·2022-04-23 12:23

二、机器学习基础5

损失函数损失函数（Lossfunction）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况.估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，是一个非负实值函数,通常使用来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

满满myno·2022-04-15 07:55

李宏毅机器学习-----Back propagation反向传播

假设一堆参数θ\thetaθ(weightandbias)初始化一个值θ0\theta^0θ0计算θ0\theta^0θ0对Lossfunction的偏微分，就是gradient，∇L(θ)\nablaL

zyuPp·2022-04-12 08:24

GNA笔记-- pix2pixGAN 网络原理介绍以及论文解读

如果要根据每个问题设定一个特定的lossfunction来让CNN去优化，通常都是训练CNN去缩小输入跟输

码农男孩·2022-04-10 08:24

矩阵分解之梯度下降及其python代码实现

目录分解矩阵构造损失函数(lossfunction)梯度下降加入正则项的损失函数求解Python代码实现分解矩阵矩阵分解是矩阵分析的重要内容，这种技术就是将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积，通常是两个矩阵或者是三个矩阵的乘积

Amor..·2022-04-02 07:48

4.梯度下降Gradient Descent

Review:梯度下降法在回归问题的第三步中，需要解决下面的最优化问题：θ∗=argminθL(θ)L:lossfunction（损失函数）θ:parameters（参数）这里的parameters是复数

Aamax·2022-03-31 07:34

什么是Gradient Descent（梯度下降法）以及学习率的解释