RPN损失函数第11页

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

定义模型：train.py会定义深度学习模型的结构，包括网络的层次结构、激活函数、损失函数等。设置训练参数：train.py会设置训练网络的一些参数，如训练的轮数、学习率、批量大小等。

无妄无望·2023-12-25 08:08

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。

骑猪等风·2023-12-25 06:30

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-PETR

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比5.PETRv2总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2023-12-25 03:59

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDepth

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2023-12-25 03:28

OpenAI科学家Hyung Won Chung演讲精华版

文章目录第一个观点：涌现第二个观点：如何扩大规模1、标记化2、嵌入3、计算4、评估（损失函数）5、反向传播最近从Google跳槽到OpenAI的AI科学家HyungWonChung比较拗口，我就简称尚哥了他最近做了一个技术演讲涵盖了大语言模型的很多最新动向和技术细节今天大飞在这里跟大家分享一下可以说这次分享可以跟安德烈卡帕西的

韫秋鱼线·2023-12-25 03:27

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

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

梯度下降算法在Python中的详细解析及示例代码

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。它通过迭代的方式找到损失函数的局部最小值点。在本篇文章中，我们将详细解析梯度下降算法的原理，并提供Python示例代码。

TechGlide·2023-12-24 17:32

import yaml ImportError: No module named yaml等问题解决

转载请注明：http://blog.csdn.net/forest_world1、问题：'TEST':{'BBOX_REG':True,'HAS_RPN':True,'MAX_SIZE':1000,'NMS

cv.exp·2023-12-24 17:27

清风数学建模学习笔记-岭回归与lasso回归

内容：岭回归与lasso回归介绍：岭回归与lasso回归与OLS回归（最小二乘估计法）模型的区别在与在损失函数上加上不同的惩罚项，该惩罚项能够识别模型中不重要的变量，对模型起到简化的作用，另一方面加入惩罚项之后可以使模型变得可估计

别被算法PUA·2023-12-24 00:47

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

神经网络：深度学习基础

BP算法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，并将梯度反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。

是Dream呀·2023-12-23 20:38

机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测

来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容流程实际上就做了几个事：数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果计算损失函数

Leventure_轩先生·2023-12-23 16:52

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

问题：首先，在以往的损失函数中提到的“边际”是Softmax决策边界之间的边际，它不代表训练集中不同类别之间的真实的边际；其次，以往的损失函数对所有可能的类对组合施加了边界，这是不必要的。

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

问题：首先以往的损失函数或不应用权重和特征归一化，如对比损失、三重损失、中心损失、范围损失和边际损失;或者不明确遵循提高辨别能力的两个目标，如L-Softmax损失

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:23

阅读笔记-Minimum margin loss for deep face recognition

以往的损失函数不能解决类不平衡数据集存在的边际偏差问题，即所谓的长尾分布。

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:53

简单易用的轻量级生成对抗网络工具库：TFGAN

TFGAN是谷歌开源的一个轻量级生成对抗网络(GAN)工具库，它为开发者轻松训练GAN提供了基础条件，提供经过完整测试的损失函数和评估指标，同时提供易于使用的范例，这些范例展示了TFGAN的表达能力和灵活性

Daisy丶·2023-12-23 15:48

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

从波士顿房价开始目标其实这一章节比较简单，主要是概念，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

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

深度学习损失函数（含公式和代码）

基础知识包含公式和代码均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均平方误差。

New___dream·2023-12-23 06:28

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从反向过程来看：逻辑回归模型的参数优化一般采用了梯度下降法，如果不对特征进行归一化，可能会使得损失函数值得等高线呈椭球形，这样花费更多的迭代步数才能到达最优解。

不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

深度学习中的损失函数

1损失函数概述大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变以最小化或最大化某个函数的任务，我们通常以最小化指代大多数最优化问题。

智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

线性回归（Linear Regression）算法简介

Y=AX+B根据样本数据求出方程的最优解.损失函数损失函数(代价函数):定义一个距离公式来计算线性回归的预测值和真实值之间的差异.损失函数就可以用来评价模型的预测值和真实值之间不一样的程度，损失函数值越小

草明·2023-12-23 03:59

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.2公式表示添加了L1正则化的损失函数一般可表示为：1.3作用L1正则常被用来解决过拟合问题；L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征选择

云从天上来·2023-12-23 02:22

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

标签平滑其实就是将硬标签(hardlabel)转化为软标签(softlabel)，也就是将标签的onehot编码中的1转化为比1稍小的数，将0转化为比0稍大的数，这样在计算损失函数时(比如交叉熵损失函数

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

基于 Keras 和 Tensorflow 的标签平滑实现

首先附上原文地址:基于Keras和Tensorflow的标签平滑实现.标签平滑的原理解释请见这片博客:标签平滑的原理.目录2.标签平滑出现的意义和背景2.标签平滑以及其作用3.显式的类别标签平滑案例4.标签平滑对损失函数操作案例

FAQ_·2023-12-23 02:19

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

在深度学习中，选择优化器和损失函数是非常重要的决策，因为它们直接影响模型的训练和性能。

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

激活函数\梯度下降\损失函数

一个痛心疾首的发现：这些知识不管学多少遍还是会忘记……为了加深印象，再再再再看一遍并记录下来。一、激活函数激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下

阮恒·2023-12-22 18:49

机器学习——损失函数

1、简介损失函数(lossfunction)又称为误差函数(errorfunction)，是衡量模型好坏的标准，用于估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

1、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。一般情况下，损失函数应用于训练过程，而评价指标应用于测试过程。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION 论文总结

目录一、论文主要内容二、RRDNet的工作流程三、损失函数1、Retinex重建损失2、纹理增强损失3、光照指导的噪声损失4、损失函数公式三、实验结果四、代码复现结果一、论文主要内容1、提出了RRDNet

yrhzmu·2023-12-22 09:18

损失函数中正则化中的平方项的作用！！

正则化上的平方项前言在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：前言在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:42

QTNet：Query-based Temporal Fusion with Explicit Motion for 3D Object Detection

这个维度的融合主要分为如下两个方案：1）BEV-based方案：将之前帧的结果按照ego-motion进行warp之后再叠加融合，这样的操作简单，但低效且引入较多无关噪声2）Proposal-based方案：将目标做RPN

m_buddy·2023-12-22 08:44

逻辑回归

逻辑回归决策边界在逻辑回归(LogisticRegression)里,通常我们并不拟合样本分布,而是确定决策边界下面为各式各样的决策边界image线性决策边界imageimage非线性决策边界image2.3逻辑回归损失函数损失函数与正则化依旧存在

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

机器学习：手撕 cross-entropy 损失函数

1.前言cross-entropylossfunction是在机器学习中比较常见的一种损失函数。在不同的深度学习框架中，均有相关的实现。但实现的细节有很多区别。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:01

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

laafeer·2023-12-21 21:51

模型训练出现 loss = nan

问题：模型不管怎么调参数，损失均为nan换了模型层，换了损失函数，还检查了loss的计算方式。还在其他地方验证了loss计算正确。

六和七·2023-12-21 21:37

手写算法系列（Python实现）

总结前言锻炼自己实现算法的能力，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、K-MeansK-Means算法'''K-means算法是一种常用的无监督聚类算法，可以视作同时优化质心和每个样本的标签，使得损失函数最小

LotusQ·2023-12-21 17:51

常见损失函数（Loss Function）

在线性回归中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型的预测值与实际值之间的差异，是优化算法的目标。

草明·2023-12-21 15:31

浅谈深度学习中的不同归一化层

正确的优化损失函数应该是什么？这些设计决策主要取决于我们试图解决的基本任务，并且需要更深入地了解我

Garry1248·2023-12-21 14:23

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

在国产GPU寒武纪MLU上快速上手Pytorch使用指南

文章目录前言CambriconPyTorch的Python包torch_mlu导入将模型加载到MLU上model.to('mlu')定义损失函数，然后将其拷贝至MLU将数据从CPU拷贝到MLU设备以mnist.py

小白白程序员·2023-12-21 08:00

Pytorch：backward()函数详解

.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。

北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

WGAN-GP解读分析

目录0.摘要1.基础知识1.1信息量1.2熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5JS散度1.6其它相关概念2.WGAN理论分析2.1WGAN的改变2.2原始GAN中存在的问题2.2.3第一种生成器损失函数2.2.4

Annual Mercury·2023-12-21 01:34

大模型的魔法

在损失函数中，weightdecay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weightdecay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weightdecay

YingJingh·2023-12-21 01:29

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

随机梯度下降法前言正文代码实现可运行代码结果前言随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。

Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

【扩散模型Diffusion Model系列】0-从VAE开始（隐变量模型、KL散度、最大化似然与AIGC的关系）

文章目录VAE1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE2从AE到VAE3VAE的损失函数4结语1生成式模型的目标——KL散度和最

Leafing_·2023-12-20 08:46

深度学习小白学习路线规划

了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、损失函数、优化算法等。学习使用常见的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。重要学习网站（免费）Python官方网站：h

阿利同学·2023-12-20 08:15

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