RPN损失函数第13页

逻辑回归代价函数

这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下逻辑回归的代价函数。首先，我们在之前了解了逻辑回归的定义：逻辑回归模型是一种用于二元分类的模型，其预测值是一个介于0和1之间的概率。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

MachineLearning 9. 癌症诊断机器学习之梯度提升算法（Gradient Boosting)

它们可以根据应用程序的特定需求进行高度定制，就像学习不同的损失函数一样。这篇文章提供了一个教程，介绍梯度提升方法的方法论，重点关注建模的机器学习方面。

90066456ace6·2023-12-17 15:24

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理1）数据集来源2）数据集内容3）数据集预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用

小胡说人工智能·2023-12-17 15:36

【李宏毅-元学习】

一、基本概念1、元学习：学习如何学习，超参数调整2、机器学习和元学习机器学习：定义函数（未知参数）-定义损失函数-优化（最小化损失函数）3、什么是元学习机器学习通过三个步骤找到了学习算法元学习是否也可以找到学习算法

hlllllllhhhhh·2023-12-17 14:55

机器学习scikit-learn实现

机器学习基础机器学习算法机器学习工作流程监督学习无监督学习数据集(Dataset)特征(Features)标签(Labels)模型(Model)训练(Training)验证(Validation)测试(Testing)损失函数

hixiaoyang·2023-12-17 08:31

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png

Jachin111·2023-12-17 07:57

数据处理三数据类别平衡（难易样本平衡）

在设计loss时可以使用FocalLoss与BootstrappedCrossEntropyLoss作用损失函数进行训练，也可以自行对难样本进行过采样然后再进行训练在训练过程中难样本通常是频率较低的样本

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里

高斯小哥·2023-12-17 07:48

nn.functional 和 nn.Module

利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在torch.nn模块下。

caigou.·2023-12-17 05:52

loss function

borgwang.github.io/ml/2019/08/12/loss-functions-in-ml.html均方差损失MeanSquaredErrorLoss：在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下，最小化损失函数与极大似然估计本质上是一致的

log1302·2023-12-17 01:52

Deeplearning4J 1.0.0-beta7实用新特性

更轻松地自定义损失函数。对keras有了更好的支持。

AlphaFinance·2023-12-17 00:11

pytorch——房价预测

2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式3、接下来设置训练参数和模型这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了

努力编程的阿曼·2023-12-16 16:09

多模态图像配准中的跨模态注意

多模态图像配准中的跨模态注意背景贡献实验方法FeatureextractionCross-modalattentionRigidregistrationRigidregistrationimplementationdetails损失函数

火柴狗·2023-12-16 15:47

基于互一致性学习的半监督医学图像分割

Mutualconsistencylearningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation基于互一致性学习的半监督医学图像分割背景贡献半监督学习其它缓解过拟合的方法实验方法损失函数

火柴狗·2023-12-16 15:16

基于3D-CGAN的跨模态MR脑肿瘤分割图像合成

的跨模态MR脑肿瘤分割图像合成背景贡献实验方法Subject-specificlocaladaptivefusion（针对特定主题的局部自适应融合）Braintumorsegmentationmodel损失函数

火柴狗·2023-12-16 15:38

算法工程师-机器学习面试题总结(7)

2.k-means损失函数是如何定义？3.如何选择初始类族的中心点？4.如何提升k-means效率？5.常用的距离衡量方法有哪些？各有什么优缺点？6.k-means对异常值是否敏感？为什么？

学术菜鸟小晨·2023-12-16 14:31

AI全栈大模型工程师(二十三)用 PyTorch 训练一个最简单的神经网络

文章目录四、求解器五、一些常用的损失函数六、用PyTorch训练一个最简单的神经网络后记四、求解器为了让训练过程更好的收敛，人们设计了很多更复杂的求解器比如：SGD、L-BFGS、Rprop、RMSprop

AI_Maynor·2023-12-16 14:05

Regularization——正则化

，拟合效果并不是特别好，也叫欠拟合（underfitting）第二张图的模型对于训练集数据的拟合的不错，也能预测数据的趋势，这是我们需要的模型第三张图的模型拐来拐去，甚至的拟合了训练集的每一个数据点，损失函数接近于

搁浅丶.·2023-12-16 12:03

前（反）向传播，梯度消失和爆炸，batch normalization

该过程从前向传播开始，计算并存储每一层的输出，然后计算损失函数，接着按照相反的顺序计算每一层的梯度，最后使用这些梯度更新网络参数。在单隐藏层简单网络的参数是W(1)W^{(1)}W(1)和W(

hadiii·2023-12-16 11:50

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则==a.损失函数==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则a.损失函数b.风险最小化准则3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题a.参数与超参数b.梯度下降法梯度下降法的迭代公式具体的参数更新公式学习率的选择

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

tensorflow定制模型和训练算法

1.从自定义损失函数开始这里先实现一个Lenet-5模型input_data=keras.layers.Input(shape=(28,28,1))conv_1=keras.layers.Conv2D(

歌者文明·2023-12-16 05:57

Tensorflow1.0 和 Tensorflow2.0之间的区别

对于Tensorflow1.0，step01：准备输入数据step02：定义输入PlaceHolderstep03：搭建模型step04：定义损失函数及优化器step05：初始化所有变量step06：创建会话

Stitch .·2023-12-16 04:33

十六动手学深度学习v2计算机视觉 ——样式迁移

文章目录基于CNN的样式迁移基于CNN的样式迁移我们通过前向传播（实线箭头方向）计算风格迁移的损失函数，并通过反向传播（虚线箭头方向）迭代模型参数，即不断更新合成图像。

王二小、·2023-12-15 23:43

深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数

汀、人工智能·2023-12-15 22:07

深度学习 Day6——T6好莱坞明星识别

CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.可视化数据7.再次检查数据8.配置数据集9.构建CNN网络模型10.编译模型11.训练模型12.模型评估13.指定图片进行预测三、知识点详解1.损失函数

LittleRuby·2023-12-15 20:56

Keras文档自动编码器Autoencoder训练不收敛的问题。

BuildingAutoencodersinKeras这一自动编码器文档代码的时候，发现直接复制手册中的代码，最简编码器模型、深度编码器的损失无法收敛，尝试后发现是因为代码中的优化器为‘adadelta’，改为‘adam’即可达到损失函数收敛

041c14885cdd·2023-12-15 19:05

算法……到底是干啥的？（摘自牛客网）

平常就是看论文技术分享接项目给方案跑模型部署到终端清洗数据打比赛写论文写专利面试一般问对应岗位方向前沿的算法paper2.面试问项目问论文，问深度学习和机器学习相关八股，比如transfomer、Bert、gpt、过拟合欠拟合、数据不平衡、梯度消失梯度爆炸、损失函数激活函数啥的

芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

算法岗面试复盘 | 阿里、百度、作业帮、华为

作业帮机器学习岗，已OC一面自我介绍习项目，深挖，知道最新的方向吗赛项目，为什么做embeddingR损失函数，极大似

数据派THU·2023-12-15 09:24

算法岗面试复盘| 阿里、百度、作业帮、华为

作业帮机器学习岗，已OC一面自我介绍习项目，深挖，知道最新的方向吗赛项目，为什么做embeddingR损失函数，极大似然思想个很大的文件，里面的1数排

文文学霸·2023-12-15 09:13

论文笔记：www2019 层次图视角的半监督图分类

AHierarchicalGraphPerspective（层次图视角的半监督图分类）是层次图提出的第一篇文章，也是我组会讲的第一篇文章，整理了我的笔记，对论文中的SAGE模块做了比较详细的介绍模型概述损失函数

图学习的小张·2023-12-15 05:32

论文笔记：详解DeepWalk与Node2vec

DeepWalk算法笔记应用背景功能描述基本概念随机游走（RandomWalks）幂律分布（Connection:Powerlaws）词嵌入学习的经典方法（Word2vec）DeepWalk模型与损失函数推导算法描述与解释

图学习的小张·2023-12-15 05:02

阶段五：深度学习和人工智能(掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习)

以下是掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习的一些基本要求：了解深度学习的基本概念和原理，包括神经网络、反向传播、优化器、损失函数等。

哈嗨哈·2023-12-15 04:14

学习pytorch18 pytorch完整的模型训练流程

pytorch完整的模型训练流程1.流程1.整理训练数据使用CIFAR10数据集2.搭建网络结构3.构建损失函数4.使用优化器5.训练模型6.测试数据计算模型预测正确率7.保存模型2.代码1.model.py2

陌上阳光·2023-12-14 23:47

2023微博AIGC算法工程师一面面试题

2.多标签分类的损失函数多标签分类任务，即一个样本可以有多个标签，比如一张图片中同时含有“猫”和“狗”，这张图片就同时拥有属于“猫”和“狗”的两种标签。

深度之眼·2023-12-14 21:38

深度学习——第5章神经网络基础知识

第5章神经网络基础知识目录5.1由逻辑回归出发5.2损失函数5.3梯度下降5.4计算图5.5总结在第1课《深度学习概述》中，我们介绍了神经网络的基本结构，了解了神经网络的基本单元组成是神经元。

曲入冥·2023-12-14 20:52

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。

NLP_wendi·2023-12-14 18:34

[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录：1：深度学习发展历史2：DeepLearning工程简介3：DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步：定义映射函数（神经网络）定义损失函数通过梯度更新

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax

奉系坤阀·2023-12-14 17:07

线性回归问题

目录一、线性回归关键思想1、线性模型2、基础优化算法二、线性回归的从零开始实现1、生成数据集2、读取数据集3、初始化模型参数4、定义模型5、定义损失函数6、定义优化算法7、训练三、线性回归的简洁实现1、

奉系坤阀·2023-12-14 16:48

目标检测 pytorch复现Yolov3目标检测项目

目标检测pytorch复现Yolov3目标检测项目YOLOV3创新核心点YoloV3模型架构即损失函数YoloV3SPP网络模型以及环境搭建1环境配置：2文件结构3训练数据的准备以及目录结构4利用标注好的数据集生成一系列相关准备文件

郭庆汝·2023-12-14 14:47

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（三）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存3）映射保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客

小胡说人工智能·2023-12-14 13:41

经典GAN简明原理：LSGAN

常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。

机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

机器学习中那些不显然的常识

1.为什么使用均方差，或者其他的二次方函数作为损失函数？第一，平方后非负；第二，二次函数很容易求极值。例子略。2.线性回归中的偏置项b，如果是多维则是向量，有何意义？

joytrue·2023-12-06 20:19

Pytorch中有哪些损失函数?

Pytorch中有哪些损失函数?一、常见的损失1.**均方误差损失（MeanSquaredErrorLoss）：`nn.MSELoss`**2.

高山莫衣·2023-12-06 11:35

Yolov4 学习笔记

Yolov4学习笔记损失函数之前损失函数存在的问题GIOUDIOUCIOUBOSSPPnetCSPnetSAMPAN层mish激活函数损失函数666666之前损失函数存在的问题之前公式为1-IOUIOU

魏郴·2023-12-06 10:24

YOLOv4学习笔记（2）——训练策略

目录数据增强：Mosaic数据增强:自对抗训练（SAT）：CmBN（Crossmin-batchNormalization）策略：Dropblock正则化：损失函数：BoundingBoxRegeressionLoss

猪不爱动脑·2023-12-06 10:19

YOLOv4 学习笔记

文章目录前言一、YOLOv4贡献和改进二、YOLOv4核心概念三、YOLOv4网络架构四、YOLOv4数据增强五、YOLOv4的损失函数总结前言在近年来的目标检测领域，YOLOv4的出现标志着一个重要的技术突破

92岁高龄码农·2023-12-06 10:42

pytorch学习8-损失函数

Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid）pytorch学习7-序列模型搭建pytorch学习8-损失函数与

Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习9-优化器学习