UCL损失第4页

机器学习中的正则化（Regularization）详解

从数学角度看，正则化通过在原始损失函数中添加一个惩罚项来实现这个目标。标准的正则

DuHz·2025-06-15 01:00

The Quantization Model of Neural Scaling

文章目录摘要1引言2理论3概念验证：一个玩具数据集3.1“多任务稀疏奇偶校验”数据集3.2幂律规模和新兴能力4拆解大型语言模型的规模定律4.1单token损失的分布4.2单基因（monogenic）与多基因

绒绒毛毛雨·2025-06-14 21:04

记录一个大模型逐层微调计算损失输出少了一个维度的小bug

1.假如针对的对象是lineardef_compute_mse_on_batch(layer:nn.Module,batch_iter:Iterator[Tuple[torch.Tensor,torch.Tensor]],**kwargs)->torch.Tensor:inps_batch,outs_batch=next(batch_iter)print("Initialinps_batch:",

绒绒毛毛雨·2025-06-14 21:31

《延迟低于1秒！中国版“AI奶奶”反诈实战：DeepSeek-LLM优化+多模态链路设计》

研究目标实例效果对比：对比分析英国O2公司的“AI奶奶”Daisy、澳大利亚Apate.ai系统以及传统交互式语音应答（IVR）系统在反诈电话场景中的实际效果，重点考察诈骗来电截断率、通话时长、减少用户损失等核心指标

·2025-06-14 19:20

千万级微服务分级发布治理手册：大版本管控+业务分级策略

本文揭示如何通过业务分级、大版本管控和自动化防护的三位一体架构，将发布故障损失降低90%，让每一次变更都成为业务增长的助推器而非绊脚石。”

ivwdcwso·2025-06-14 12:28

python打卡第53天

知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader

whyeekkk·2025-06-14 07:00

头歌之动手学人工智能-Pytorch 之torch.nn进阶

第2关：损失函数任务描述编程要求测试说明天才，就其本质而说，只不过是一种对事业、对工作过盛的热爱而已。——高尔基开始你的任务吧，祝你成功！

摸鱼界在逃劳模·2025-06-14 05:49

机器学习与深度学习20-数学优化

目录前文回顾1.梯度下降的基本原理2.什么是损失函数？

my_q·2025-06-14 03:37

多分类与多标签分类的损失函数

使用神经网络处理多分类任务时，一般采用softmax作为输出层的激活函数，使用categorical_crossentropy（多类别交叉熵损失函数）作为损失函数，输出层包含k个神经元对应k个类别。

麦格芬230·2025-06-13 21:24

多标签分类的激活函数和损失函数

刚入门DeepLearning不久，前一段时间一直在学习cifar10的分类，突然最近要做一个多标签的任务，突然有点不知所措，不知从何下手了。于是查阅了一些资料，了解一下多分类任务与多标签分类任务的异同。-多分类任务：只有一个标签，但是标签有多种类别。-多标签分类任务：一条数据可能有一个或者多个标签，比如一个病人的眼底检测报告，它可能被标记患有糖尿病、高血压多个标签。多标签分类任务的特点：1.类别

通过幸福的路唯有奋斗·2025-06-13 20:52

基于深度学习的钓鱼网站检测系统

据统计，2023年全球约有370万起钓鱼攻击事件，造成超过200亿美元损失。传统检测方式依赖黑名单与规则匹配，存在更新滞后与泛化能力弱等问题。因此，亟需一种高效、自动化、智能化的钓鱼网站识别技术，提升

·2025-06-13 19:12

神经网络训练：激活函数与损失函数的选择，一篇干到底！

在神经网络的世界里，激活函数决定模型能不能“学会非线性”，损失函数决定模型往哪个方向学、学多少。

赵青临的辉·2025-06-13 04:55

破局交易所系统开发：关键功能与核心架构的深度解码

据统计，2023年全球数字资产交易所因黑客攻击损失超3.8亿美元，而合规性监管的强化也迫使交易所开发者面临技术、法律和用户体验的三重挑战。

L星际节点指挥官·2025-06-13 01:35

PyTorch：让深度学习像搭积木一样简单有趣！

文章目录一、张量：PyTorch世界的万能积木块⚡二、动态计算图：你的神经网络"乐高说明书"三、神经网络模块化：像堆积木一样建模型四、训练三板斧：优化器/损失函数/数据加载1.数据管道（Dataset+

pythonpapaxia·2025-06-13 00:56

高防 IP 的作用与优势：如何抵御网络攻击？

DDoS（分布式拒绝服务攻击）、CC攻击等恶意行为可能导致网站宕机、业务中断，甚至造成巨大的经济损失。为了应对这些挑战，高防IP作为一种专业的网络安全解决方案，逐渐成为众多企业和网站运营者的首选。

·2025-06-12 21:34

【一文理解】下采样与上采样区别

降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息，保留关键信息方法主要通过是池化层或卷积层进行下采样采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-pooling采用stride为2的卷积层，下采样是信息损失过程

F_D_Z·2025-06-12 21:27

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

本文将深入解析YOLOv1的核心思想、网络结构、预测机制和损失函数设计，帮

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

从工厂到数据中心：工业级温湿度传感器如何保障关键设施安全？

在制药、电子制造、数据中心等行业，环境温湿度的微小波动可能导致数百万损失。工业级温湿度传感器凭借其高稳定性和抗干扰能力，成为保障生产安全的关键设备。

·2025-06-11 19:26

手游App被攻击了怎么办？

利益驱动：月流水千万的游戏，停服1小时直接损失数十万，攻击者可借此勒索或受雇于竞争对手。攻击成本低：通过僵尸网络发动T级流量攻击，成本仅需几十美元。

ugitk02871·2025-06-11 17:47

lbe android,lbe安全大师下载|lbe安全大师安卓版 v6.1.2559_手机天堂

避免各类吸费软件，广告软件乃至木马病毒窃取您手机内的隐私信息以及可能产生的经济损失。

weixin_39647471·2025-06-11 15:32

Python 训练营打卡 Day 45

你可以用它直观看到训练过程中的数据变化（比如损失值、准确率）、模型结构、数据分布等，不用盯着一堆枯燥的数字看，对新手非常友好，目前这个工具还在不断发展，比如一些额外功能在tensorboardX上存在，

2401_86382089·2025-06-11 13:23

机器学习专栏（36）：逻辑回归与Softmax回归全解析（附完整代码与可视化）

目录一、逻辑回归：概率世界的"温度计"1.1核心原理：从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数：概率转换的核心引擎1.3实战案例：鸢尾花二分类二、模型训练：损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2

Sonal_Lynn·2025-06-11 04:46

【认知心理学】100 个常见心理学效应速查表

越容易想起的例子越被高估其概率确认偏差倾向寻找、解释、记住支持既有信念的资料代表性启发用表象相似度而非真实概率做判断过度自信效应自评准确度往往高于实际达克效应（Dunning-Kruger）能力越低越高估自己水平损失厌恶

橙子小哥的代码世界·2025-06-11 02:55

企业数据备份与恢复管理制度

数据丢失或损坏不仅会导致业务中断，还可能造成巨大的经济损失和声誉损害。因此，建立完善的数据备份与恢复管理制度，对于保障企业业务连续性和信息安全至关重要。

ivwdcwso·2025-06-10 18:24

yolo模型精度提升策略

升级模型与损失函数：尝试引入注意力机制，将分类损失替换为FocalLoss，并使用CIoU/EIoU。优化训练策略：使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。

Summit-·2025-06-10 08:21

【python实用小脚本-97】[HR揭秘]手工党邮件发送的终结者｜从零实现Python版智能邮件助手加速器：详细步骤+代码解析（附完整Demo）

更糟糕的是，某次因忘记修改邮件模板中的候选人姓名，导致整个批次的邮件都称呼对方为"张三"，直接损失了一位优质候选人。

Kyln.Wu·2025-06-10 04:23

本地处理 + GPU 加速模糊视频秒变 4K/8K 修复视频老旧素材

它就像是一个神奇的魔法棒，能把低分辨率的视频、GIF和图像变成高清甚至4K的，而且画质细节一点都不会损失！先来说说它的核心功能。

小瑞软件库·2025-06-10 00:23

深入解析机器学习的心脏：损失函数及其背后的奥秘

深入解析机器学习的心脏：损失函数及其背后的奥秘当你在手机地图中输入目的地时，导航软件如何从千万条路径中选出最优解？当邮箱自动将广告邮件归类到垃圾箱，它又是如何“学会”判断的？

摘取一颗天上星️·2025-06-09 12:03

YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

资金账户的缓存一致性保障：如何在高并发下实现零误差？

然而，在高并发场景下，频繁访问数据库不仅会拖慢系统性能，还可能导致数据不一致甚至资金损失。

Java程序员拥抱ai·2025-06-09 05:44

Rust 通用代码生成器：莲花，支持 Excel 模板语言与技术栈自由转换

不损失任何信息。此功能称为模板变形金刚功能群。红莲尝鲜版三十五支持此功能群。

火鸟2·2025-06-08 23:57

数据库高可用架构设计：集群、负载均衡与故障转移实践

一次意外的数据库停机，无论持续时间长短，都可能给企业带来巨大的经济损失和声誉损害。因此，设计和实现高可用的数

you的日常·2025-06-08 20:06

【漏洞复现】Palo Alto Networks Expedition 远程命令执行漏洞（CVE-2024-9463）

点燃银河尽头的篝火(●'◡'●)·2025-06-08 15:35

Python如何实现高频交易的缓存优化？

在这种环境下，每一毫秒的延迟都可能导致巨大的利润损失。因此，优化高频交易系统的性能至关重要。缓存优化是提高系统响应速度的关键技术之一。本文将深入探讨如何利用Python实现高频交易中的缓存优化。

·2025-06-08 11:01

行业赋能篇-2-能源行业安全运维升级

以海上风电场为例，传统运维依赖卫星电话沟通，数据记录碎片化，故障因信息传递延迟导致损失扩大。如何通过AI与协作工具重构高危作业流程，探寻智能化管控的破局之道？

moongoblin·2025-06-08 10:59

飞牛fnNAS存储模式RAID 5数据恢复

RAID6也不错，但容量损失了1块硬盘的，虽然可以比RAID5多了1块盘的损坏。但我

beiger·2025-06-08 10:57

天锐蓝盾智能敏感内容识别技术：洞察数据使用情况

然而，数据泄露风险却如同一颗颗隐藏在暗处的定时炸弹，给企业带来难以估量的损失，因而精准识别数据泄露风险成为了企业数据安全防护的关键第一步，而天锐蓝盾数据防泄露系统便在这方面展现出了卓越的技术实力。

Tipray2006·2025-06-08 04:15

FlashAttention：高效注意力计算的核心机制详解《一》

它的核心目标是：在不损失精度的前提下，大幅提

要努力啊啊啊·2025-06-08 00:49

高并发场景下 C++ 性能困境：从锁竞争灾难到无锁突破

我曾亲历某金融系统因锁竞争导致的灾难性延迟，5分钟内损失1.2亿美元，这让我深刻认识到：锁是高并发系统的“隐形绞肉机”，而无锁编程和C

讳疾忌医丶·2025-06-07 23:43

黑客入侵技术解析

黑客入侵技术全解析：从攻击原理到实战防御（附Python/C/Go代码实例）引言在数字化浪潮下，黑客入侵技术持续演进，2023年全球网络犯罪损失预计突破8万亿美元。

嗨起飞了·2025-06-07 15:50

YOLOv11 改进策略：引入 Focaler-IoU 损失函数加强边界框回归

YOLOv11改进策略：引入Focaler-IoU损失函数加强边界框回归引言在目标检测任务中，边界框的精确回归是至关重要的。

鱼弦·2025-06-07 13:40

一键实现PCI-DSS合规！Aurora全球数据库密码自动轮转终极方案

AmazonAurora全球数据库（跨区域部署）的企业，传统人工轮转面临三大致命挑战：跨区域节点密码同步延迟导致业务中断轮转后应用连接雪崩式失败审计日志分散难追踪某支付公司因轮转失误触发PCI审计失败，直接损失

AWS官方合作商·2025-06-07 08:36

解构与重构：PLM 系统如何从管理工具进化为创新操作系统？

当某头部车企因ECU软件与硬件模具版本失配导致10万辆智能电车召回，损失高达6亿美元时，这场危机不仅暴露了技术漏洞，更撕开了传统PLM架构的深层缺陷——它正在失去驾驭复杂系统的能力。

tuan_zhang·2025-06-06 23:58

04 Deep learning神经网络编程基础梯度下降 --吴恩达

梯度下降在深度学习的应用梯度下降是优化神经网络参数的核心算法，通过迭代调整参数最小化损失函数。核心公式参数更新规则：θt+1=θt−η∇J(θ

狂小虎·2025-06-06 16:38

深度学习习题3

1.训练神经网络过程中，损失函数在一些时期（Epoch）不再减小,原因可能是：1.学习率太低2.正则参数太大3.卡在了局部最小值A1and2B.2and3C.1and3D.都是2.对于分类任务，我们不是将神经网络中的随机权重初始化

·2025-06-06 10:31

服务器被攻击怎么办?如何防止服务器被攻击？

目前，服务器遭受攻击已经成为屡见不鲜的事情了，而且大部分企业都发生过服务器被攻击的情况，从而导致业务无法正常运行，造成严重的损失和影响。那么服务器被攻击怎么办?如何有效应对服务器被攻击呢?

老男孩IT教育·2025-06-06 09:22

AI应用工程师面试

梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。

道亦无名·2025-06-06 08:46

论文阅读笔记—— Multi-attentional Deepfake Detection

文章目录Multi-attentionalDeepfakeDetection背景创新贡献方法注意图正则化的区域独立性损失注意力引导的数据增强实验Multi-attentionalDeepfakeDetection

jessIoss·2025-06-06 07:36

『大模型笔记』混合专家模型(Mixed Expert Models，简称 MoEs)

2.MoE的PyTorch示例代码2.1.代码图示2.1.理解torch.std2.1.1.参数介绍2.1.1.基本例子2.1.1.矩阵的例子2.1.1.用作损失的一部分3.MoE优缺点4.参考文章混合专家模型

AI大模型前沿研究·2025-06-06 02:42

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