RPN损失函数第8页

2.2.3机器学习—— 判定梯度下降是否收敛 + α学习率的选择

2.2.3判定梯度下降是否收敛+α学习率的选择2.1、判定梯度下降是否收敛有两种方法，如下图：方法一：如图，随着迭代次数的增加，J(W,b)损失函数不断下降当iterations=300之后，下降的就不太明显了

帅翰GG·2024-01-10 10:24

模型参数访问

此时，我们的目标就是找到使损失函数最小化的模型参数。有时，我们希望提取参数，以便在其他环境中复用。

Kevin_D98·2024-01-10 07:59

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

损失函数蓝色曲线表示y=0时，变换预测值的曲线变化。绿色是似然函数，近似高斯分布，橙色是损失函数的梯度。L2损失函数的意义：当靠近原点的时候，梯度就

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数

林聪木·2024-01-10 05:58

大创项目推荐深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch实现语义分割5.1数据集准备5.2训练基准模型5.3损失函数

laafeer·2024-01-10 04:59

【freespace】HybridNets: End-to-End Perception Network

莫克_Cheney·2024-01-10 04:55

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法作用是，最小化一个损失函数；而如果我们要最大化一个效用函数，应该使用梯度上升法。这个二维平面描述了，当我们定义了

Debroon·2024-01-10 03:23

YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

一、本文介绍本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失

Snu77·2024-01-09 15:16

梯度下降梯度消失梯度爆炸通俗易懂讲解对比

梯度下降梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数，从而训练出更准确的模型。我们可以将损失函数想象成一个山峰，梯度下降算法的目标就是找到这个山峰的最低点，也就是损失函数的最小值。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型预训练模型为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

目录一、YOLOv1简介二、YOLOv1网络结构三、YOLOv1的损失函数四、YOLOV1的不足五、YOLOv1的预测六、推荐参考资料一、YOLOv1简介YOLO是YouOnlyLookOnce的缩写，

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-09 08:10

机器学习的目标函数、损失函数

损失函数又叫代价函数。目标函数是一个更加广的概念。对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数。用损失函数来度量拟合程度：损失函数损失函数越小代表模型拟合的越好。

毕一·2024-01-09 07:42

数模学习day08-拟合算法

拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。

WenJGo·2024-01-08 23:53

YOLOv5改进之---EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

本文主要针对yolov5的iou损失函数进行改进，主要涵盖EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU这几种损失。

qq_41920323·2024-01-08 22:34

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

softmax回归+损失函数

2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding)三.网络框架四.softmax运算1.softmax前提知识2.softmax函数五.简单介绍几个损失函数总结前言经过后面不断学习

笔写落去·2024-01-08 13:42

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题

维斯德尔·2024-01-08 12:10

深度学习中的正则化指的是什么？

以下是几种常见的正则化技术：L1和L2正则化：L1正则化（Lasso正则化）：向损失函数添加参数权重的绝对值的和。这可以导致模型中某些权重变为零，从而产生一个更简单、更稀疏的模型。L2正则化（

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

目标检测-One Stage-YOLOv4

文章目录前言一、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四

学海一叶·2024-01-08 08:11

杂集

1负的似然函数为何可做“损失函数”？似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型seq2seqHMMRNN输入输出张量shape激活函数：RNN：tanh函数IRNN：RELU函数损失函数

weixin_51054833·2024-01-08 06:10

Boosting算法及wordvec笔记

2、选择损失函数，制定函数的评价标准要让机器在模型所定义的函数空间中找到目标函数，需要告诉机器目标函数需要具备什么样子特质。我们用损失函数

LaxChan·2024-01-08 02:02

2019-11-18

样本点损失函数：按决策模型来考虑，则经验损失函数：从生成模型考虑，即得。从决策模型考虑，即得。训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

DeepCFR总结

输出不同动作对应的概率DeepCFR神经网络更新神经网络更新方法：执行轮迭代，在每一轮迭代中，对每一个参与人，进行次【模拟】，在模拟结束后，用中的数据训练一个新的神经网络在轮迭代之后，使用中的数据训练神经网络损失函数中中的表示惩罚随着训练进行而增

神奇的托尔巴拉德·2024-01-07 23:36

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

[YOLO] YOLO介绍，YOLOv1~YOLOv8版本变更，每个版本的特点介绍

先利用RPN网络进行感兴趣区域的生成，再对该区域进行分类与位置的回归。R-CNN优缺点：提升了精度，但限制了检测速度。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:14

新手可理解的PyTorch 损失函数：优化机器学习模型的关键

目录torch.nn子模块LossFunctions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率nn.CTCLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例有填充的目标未填充的目标nn.NLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例一维损失示例二维损失

E寻数据·2024-01-07 11:26

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。

深度之眼·2024-01-07 10:13

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

根据要求定义相应的损失函数lossfunction，并返回如下预测结果，用于计算准确率。需要注意的是，不得使用提供的数据集之外的数据，也不能修改数据。

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

损失函数篇 | YOLOv8 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

作者导读：Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的度量论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.17663作者视频解读：https://www.bilibili.com开源代码地址：https://github.com/malagoutou/Shape-IoU/blob/main/shapeiou.py作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现

迪菲赫尔曼·2024-01-06 17:58

55、交叉熵损失函数和softmax

上一节介绍了softmax函数，这里插一篇关于损失函数的介绍，看一看softmax和损失函数是如何结合的。在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

【Pytorch】学习记录分享11——GAN对抗生成网络

PyTorchGAN对抗生成网络0.工程实现1.GAN对抗生成网络结构2.GAN构造损失函数（LOSS）3.GAN对抗生成网络核心逻辑3.1参数加载：3.2生成器：3.3判别器：0.工程实现原理解析：论文解析

大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-06 15:15

迈向更高质量的深度估计

本文将详细探索从数据（不同类型数据集加载、稳定性、预处理、数据生成），超参数设置（学习率、损失函数）到训练过程的不同技巧。通过在您的pipeline中检查这些设定，可

prinTao·2024-01-06 13:52

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、SmoothL1Loss五、IOU系列的loss前言损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差，在深度学习算法中起着重要作用。

行走的学习机器·2024-01-06 13:21

pytorch07：损失函数与优化器

目录一、损失函数是什么二、常见的损失函数2.1nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数2.1.1交叉熵的概念2.2.2交叉熵代码实现2.2.3加权重损失2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现

慕溪同学·2024-01-06 09:04

第G3周：CGAN｜生成手势图像

K同学啊参考文章：GAN入门｜第二篇：人脸图像生成（DCGAN）目录一、课题背景和开发环境二、理论知识三、准备工作1.导入数据2.数据可视化四、构建模型1.构建生成器2.构建判别器五、训练模型1.定义损失函数

Oaix Nay·2024-01-06 08:35

深度学习-非线性激活函数

本文总结深度学习的损失函数及其优缺点。激活函数是深度学习模型的重要成分，目的是将线性输入转换为非线性。

ymy_ymy22·2024-01-06 06:03

在目标检测中，Anchor的庞大数量使得存在严重的不平衡问题。这里的不平衡指的是什么。

Anchor的作用是在输入图像上生成多个建议框，以便用于目标检测中的区域建议网络（RegionProposalNetwork，简称RPN）或者其他类似的任务。不平衡问题是指在目标检测任务中，正例

神笔馬良·2024-01-06 00:50

Faster rcnn通过区域建议网络产生的proposal，这里的proposal是什么意思。

FasterR-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）中，"proposal"（建议框）指的是通过区域建议网络（RegionProposalNetwork，简称RPN

神笔馬良·2024-01-06 00:17

神经网络框架的基本设计

一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

1、介绍HingeLoss（合页损失）通常用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等模型中，特别是在二分类问题中。它的目标是使正确类别的分数与错误类别的最高分之间的差异达到一个固定的边界，从而促使模型学会产生更大的间隔。criterion=nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0,size_average=None,reduce=None)2、参数

daphne odera�·2024-01-05 15:28

【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）

L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）二、均方误差损失（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）三、平滑L1损失（HuberLoss）四、深度分析五、内容拓展先放一张三种损失函数全家福

daphne odera�·2024-01-05 15:58

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction

daphne odera�·2024-01-05 15:57

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

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