MSE损失第7页

DeepSeek源码解构：从MoE架构到MLA的工程化实现

文章目录**一、代码结构全景：从模型定义到分布式训练****二、MoE架构：动态路由与稀疏激活的工程化实践****1.专家路由机制（带负载均衡）****数学原理：负载均衡损失推导****三、MLA注意力机制

程序边界·2025-05-23 11:36

CNVD-2025-04094：Ollama未授权访问漏洞复现

修复建议CNVD-2025-04094：Ollama未授权访问漏洞复现0x01前言免责声明：请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，由于传播、利用此文所提供的信息或者工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失

gaynell·2025-05-23 10:28

YOLOv11 性能评估与横向对比

在第二章中，我们深入剖析了YOLOv11的核心技术，从骨干网络、颈部网络到头部，再到损失函数、数据增强和训练策略的创新，揭示了其高性能背后的奥秘。然而，理论的强大最终需要通过严谨的实验数据来验证。

LIUDAN'S WORLD·2025-05-23 09:47

【大模型面试每日一题】Day 25：如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备？

题目重现面试官：我们需要将千亿参数大模型（如PaLM）部署到边缘设备（如JetsonAGXOrin），请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案，并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素

是麟渊·2025-05-23 06:56

二元交叉熵损失为何与 logits 结合使用

先抛出个问题：二元分类任务里，为什么损失函数会和logits直接结合，而不是先通过sigmoid函数转换成概率？

浩瀚之水_csdn·2025-05-23 03:41

Python_day33 简单的神经网络

PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化

且慢.589·2025-05-23 00:21

红队视角下Java内存马的应用

0x00声明出品|长白山攻防实验室(ID:hellp）以下内容，来自长白山攻防实验室作者原创，由于传播，利用此文所提供的信息而造成的任何直接或间接的后果和损失，均由使用者本人负责，长白山攻防实验室以及文章作者不承担任何责任

长白山攻防实验室·2025-05-22 18:15

灾备认证助力构建数据资产安全防线‌

特别是近年来，因灾备缺失导致的单次事故损失已攀升至数亿元量级，部分企业甚至因此陷入经营危机。

网安世纪·2025-05-22 13:15

5.22打卡

查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器

丁值心·2025-05-22 11:58

极大似然估计与机器学习

貌似，后知后觉的才意识到极大似然估计就是机器学习有效的数学保证下面以拟合线性分布的最小二乘与分类问题为例推到以下如何从似然函数推导出MSE损失与交叉熵损失一、线性回归的最小二乘法1.概率模型设定假设数据由线性模型生成

xsddys·2025-05-22 09:46

基于线性回归的数据预测

4.输出平均均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE），并可选与其他模型（如决策树回归、岭回归

所见即所得11111·2025-05-22 07:29

【课堂笔记】最优分类器

(X,Y)∼D，其中X∈XX\in\mathcal{X}X∈X(输入空间)，Y∈Y={ 1,−1 }Y\in\mathcal{Y}=\set{1,-1}Y∈Y={1,−1}(二分类问题) 采用0-1损失作为损失函数

zyq~·2025-05-21 20:19

软件测试Bug的四种级别

软件测试的四种Bug级别1.致命常规操作引起的系统崩溃，死机，死循环造成数据泄露的安全性问题对用户财产造成损失2.严重重要功能未实现非常规操作导致的系统崩溃，死机，死循环外观难以接受的缺陷常见安全隐私类问题

HEYYM·2025-05-21 03:01

中服云融合AI大模型，探索工业智能运维的无限可能！

据统计，采用传统运维模式的企业，每年因设备故障导致的停机损失高达数百万。远程运维技术的出现，为解决这些问题提供了全新思路。

CServer_01·2025-05-21 00:10

从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版

utils_for_train.py`)预训练Word2Vec-主流程1.环境设置与数据加载2.跳元模型(Skip-gramModel)2.1.嵌入层(EmbeddingLayer)2.2.定义前向传播3.训练3.1.二元交叉熵损失

飞雪白鹿€·2025-05-20 21:47

PyTorch深度学习实战（18）—— 可视化工具

在训练神经网络时，通常希望能够更加直观地了解训练情况，例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。

shangjg3·2025-05-20 19:04

路桥塌陷感知监测预警系统解决方案

近年来，国内外发生了多起路桥塌陷事故，这些事故不仅造成了巨大的经济损失，还对人民群众的生命安全构成了严重威胁。因此，研发一种高效、准确的路桥塌陷感知监测预警系统，成为交通领域亟待解决的问题。

厦门辰迈智慧科技有限公司·2025-05-20 04:03

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归

#**因此将原来的损失函数加上一个惩罚项使得计算出来的模型W相对小一些，就是正则化**。

Seeklike·2025-05-20 02:48

模型评估与调优(PyTorch)

文章目录模型评估方法混淆矩阵混淆矩阵中的指标ROC曲线（受试者工作特征）AUCR平方残差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）模型调优方法交叉验证（CV）交叉验证方法Holdout

缘友一世·2025-05-19 22:23

P1133 教主的花园

题目描述教主有着一个环形的花园，他想在花园周围均匀地种上n棵树，但是教主花园的土壤很特别，每个位置适合种的树都不一样，一些树可能会因为不适合这个位置的土壤而损失观赏价值。

芙宁娜的狗是我·2025-05-19 21:42

模型蒸馏（Knowledge Distillation）

核心概念在传统的深度学习训练中，模型的目标是通过交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）来学习真实标签（HardLabels）。然而，知识蒸馏引入了一种新的学习

PWRJOY·2025-05-19 17:17

讨论：单张4090能运行的最强开源大模型？

不要迷信f16,参数大才是王道，越大参数模型量化损失越小，宁可要32B的量化也不要14B的f16精度。对于运行大型模型的最佳推理引擎，并非是llama.cpp或vllm，而是闲鱼。

斯文by累·2025-05-19 17:42

LMMSE、MMSE和LS

minimummeansquareerror的区别1.LMMSE（线性最小均方误差）估计是观测数据的线性组合：x^=Wy\hat{\boldsymbol{x}}=\boldsymbol{W}\boldsymbol{y}x^=Wy目标就是最小化MSE

db_1024·2025-05-19 15:06

优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？

为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。这个“调整参数”的过程，本质上就是一个优化问题，而优化算法就是解决这个问题的“搬砖工具”。

赵青临的辉·2025-05-19 10:01

【论文精读】Copy or Not? Reference-Based Face Image Restoration with Fine Details

文章目录0.前言1.摘要2.问题描述3.方法method3.1网络结构3.2损失函数(文本重点)4.实验结果0.前言文章属于lowlevel中的Reference-guidedfacerestoration

qianx77·2025-05-19 10:30

《你的数据安全吗？网络安全基础扫盲指南》

这些数据一旦泄露，轻则遭遇骚扰电话，重则可能引发财产损失甚至身份盗用。面对日益复杂的网络威胁，掌握基础安全知识已成为现代人的必修课。

月_o9·2025-05-18 12:32

增强水下图像对比度和边缘的方法

去散射和边缘增强是水下图像从严重细节损失、颜色偏移和模糊中提取的关键步骤。本文提出了一种增强水下图像对比度和边缘的新方法。

yt94832·2025-05-18 11:55

跨系统数据烟囱如何破局？豪森智源HSMES重构制造协同新范式‌

‌行业困局：万亿级数据资产沉睡在孤岛中‌IDC最新报告显示，中国86%的制造企业存在5套以上独立信息系统，设备联网率不足42%的工厂每年因数据断点损失超千万利润。

大连豪森智源·2025-05-18 01:42

神经网络与深度学习知识总结（一）

1.SGD问题：病态曲率图为损失函数轮廓。在进入以蓝色标记的山沟状区域之前随机开始。颜色实际上表示损失函数在特定点处的值有多大，红色表示最大值，蓝色表示最小值。

2301_77111278·2025-05-18 00:35

办公刚需！百张图片 / 视频批量压缩，低带宽传文件不卡顿

它压缩完之后画质几乎没啥损失，处理高清视频那是杠杠的。而且操作巨简单，把文件一拖，设置下压缩质量，它就自动处理啦。这东西适用的场景也不少，能节省存储空间，还

文哥工具箱2·2025-05-17 23:00

基于权重正则的结构化剪枝：原理、方法与应用

权重正则化基础理论正则化的优化视角神经网络训练过程中，标准的优化目标可表示为最小化损失函数：

DuHz·2025-05-17 23:28

手写体数字分类模型

目录一、目的...11.1输入与输出....11.2隐藏层设计....11.3激活函数与损失函数....1二、训练...22.1数据生成....22.2训练过程....22.3训练参数与设置....2三

月白风清江有声·2025-05-17 23:55

全局负载均衡损失

全局负载均衡损失在不同领域（如网络架构与MoE模型训练）中存在不同形态，结合我搜索到的资料，以下从混合专家模型（MoE）角度进行详细分析：1.基本概念与设计目标在MoE模型中，全局负载均衡损失的核心目标是解决专家或设备间负载不均衡导致的性能瓶颈

百态老人·2025-05-17 17:48

线性回归的简洁实现

上文我们自己编写了，模型，损失函数，优化算法；如果经常进行模型训练，就需要经常编写这些函数，效率低，pytorch有一些现成的资源可供调用，我们就使用现成的资源，重写一下上文的训练过程importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnndefsynthetic_data

后知后觉·2025-05-17 13:45

机器学习--损失函数

损失函数（LossFunction），也称为代价函数（CostFunction）或误差函数（ErrorFunction），是机器学习和统计学中的一个重要概念。它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。

AI自修室·2025-05-17 12:39

深度学习---训练循环（Training Loop）

训练循环训练循环（TrainingLoop）是深度学习中模型训练的核心逻辑，负责协调数据加载、前向传播、损失计算、反向传播、参数更新等关键步骤。

MzKyle·2025-05-17 08:09

禅道项目管理，带你避开项目管理中的那些坑

但尽管如此，项目在实施的过程中，也会难以避免地出现各种突发问题，导致在实施的过程中项目逐渐偏离既定的目标，出现进度延期、成本超支等情况，如果不能妥善应对，很容易给项目造成难以挽回的损失。

qiaoyin-joy·2025-05-16 18:35

AI模型评价指标全解：从理论到实践的完整指南

模型评价指标全解：从理论到实践的完整指南1.评价指标基础概念1.1指标分类维度1.2核心评价原则2.分类任务评价体系2.1基础指标矩阵2.2高级评估方法3.回归任务评价指标3.1常用指标对比3.2分位数损失

闲人编程·2025-05-16 14:37

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.2核心数学基础：线性代数、概率论与梯度优化

线性代数：大语言模型的“骨架”1.1核心概念与应用场景表1：线性代数核心运算与模型应用2.概率论：`不确定性建模与决策引擎`2.1核心理论与模型设计表2：概率论在LLM中的典型应用3.梯度优化：反向传播与损失函数设计

言析数智·2025-05-16 12:54

OCR：开启财务数字化变革的魔法钥匙

这些错误一旦发生，可能会引发财务风险，给企业带来不必要的损失。在这种背景下，OCR（OpticalCharacterR

ocr_sinosecu1·2025-05-16 11:16

PyTorch 入门与核心概念详解：从基础到实战问题解决

PyTorch入门与核心概念详解：从基础到实战问题解决前言用PyTorch编写Transformer模型时遇到了多个错误，包括维度不匹配、NaN损失、注意力权重未记录以及OpenMP库初始化等问题。

灏瀚星空·2025-05-16 11:46

非无人机的高光谱图像对病虫害作物的三维卷积神经网络分类技术

*介绍*植物疾病对全球粮食生产构成重大威胁，潜在产量损失高达30%，并产生重大经济影响（Rizzo等人，2021）。

Axel Storm·2025-05-16 11:41

吊舱夜视聚光灯模块设计的要点概述

光学变焦系统：通过电动马达驱动多透镜组移动，实现发散角动态调整（如1°~30°），并利用菲涅尔透镜或衍射光学元件（DOE）优化光斑均匀性，减少能量损失。

云卓SKYDROID·2025-05-16 10:11

网站安全管理的必要性与实践

然而，随着网络技术的飞速发展，网站安全问题也日益凸显，黑客攻击、数据泄露、服务中断等安全事件频发，给企业带来巨大的经济损失和声誉风险。

秋水丶秋水·2025-05-16 05:58

企业上云生死局：云服务灾备方案的成本与效果博弈

一、灾备困局：企业上云的“达摩克利斯之剑”1.数据安全与业务连续性的双重挑战◦数据丢失代价：金融行业数据丢失1小时可能导致直接损失超500万元（IDC2023年统计）。

梦玄网络安全·2025-05-15 21:59

python pytorch 损失器与优化器

目录前言损失函数（LossFunction）——老师的评分标准常见类型及适用场景：优化器（Optimizer）——学生的学习策略常见类型及特点：优化器参数调整指南表参数调整优先级（从高到低）搭配使用示例关键注意事项前言书接上回我们谈到损失器与优化器

Python虫·2025-05-15 15:48

高防服务器的具体含义和功能

在如今网络安全威胁日益复杂的高科技社会，DDOS攻击和CC攻击等多种网络攻击手段频繁出现，给各个行业带来了巨大的经济损失，而高防服务器不仅能够帮助企业抵御各种网络攻击，还能够确保其网络的稳定性和数据信息的安全性

wanhengidc·2025-05-15 14:14

当服务器出现宕机情况该怎么办？

服务器作为业务运行的重要网络设备，存储着企业的重要数据信息与文件，当服务器出现宕机的情况，会给企业造成巨大的经济损失，那么，对于服务器宕机这一情况企业该如何进行应对呢？