UCL损失第4页

【深度学习】Adam优化器

1.2.3矫正一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数

九筠·2025-02-22 18:54

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-22 00:48

【硬核对比】ReentrantReadWriteLock 被全面碾压？阿里百万级压测揭秘 StampedLock 的真实性能！

关键词：Java高并发、读写锁性能、StampedLock源码、锁优化、线程安全设计开篇暴击：一个锁的选择失误，让公司一夜损失百万！

努力的靠近目标·2025-02-21 22:38

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习2.4半监督学习与主动学习3.基于模型分类4.基于技巧分类4.1贝叶斯学习4.2核方法5.统计学习三要素5.1模型5.2策略5.2.1损失函数与风险

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

南京大学联合字节开源视频超分辨率增强生成框架，视频清晰度一键提升，支持从低分辨率视频生成高分辨率视频

技术：整合文本到视频扩散模型，引入局部信息增强模块和动态频率损失。应用：适用于影视制作、安防监控、运动员动作分析等多个

蚝油菜花·2025-02-21 05:45

A、B、C三级机房数据中心是怎么划分的？

1.A级:符合以下情况之一的数据中心应为A级(1)电子信息系统运行中断将造成重大的经济损失;(2)电子信息系统运行中断将造成公共场所秩序严重混乱。

wayuncn·2025-02-20 13:34

线性回归理论

通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。

钰见梵星·2025-02-20 04:23

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

吐血整理！梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

核心内容避坑指南：梯度累积和优化器配置易踩的雷区场景化描述：你满心欢喜地开始训练模型，却发现训练过程中损失函数波动剧烈，

盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

程序员如何避免出纰漏？

小程序代码分包的时候，影响到线上正在使用的业务，损失了大概1晚上的流量。

·2025-02-19 19:12

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数

m0_54717829·2025-02-19 16:17

《短视频AI制作管理：用智能工具应对AI生成内容的碎片化问题》

但繁荣背后，一场“效率危机”正在蔓延——某MCN机构调研显示，使用AI工具的团队中，73%遭遇“创意碎片化”，65%因多平台协作混乱导致项目延期，更有团队因未及时审核AI生成内容引发版权纠纷，单次损失超百万

·2025-02-19 15:37

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-19 08:35

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据）出处：RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要：铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

随机梯度下降一定会收敛么？

2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。

AndrewHZ·2025-02-19 01:36

Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory

超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。

UnknownBody·2025-02-18 23:48

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

对于生成器结构的损失采用MES损失，对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型

ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

后端变现+AB测试双赢攻略，如何让收入不受影响？

尤其在获取结果时，不仅周期长，而且往往会有一定的收入损失。传统的AB测试需要一定的时间来收集数据和评估效果，但这对于需要快速迭代的广告变现优化来说显然不够高效。那么，有没有一种既能保持快速测试，

·2025-02-18 22:34

机器学习和线性回归、softmax回归

回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

CRM系统安全性排名：数据保护能力评估

CRM系统通常存储了大量敏感信息，包括客户联系详情、交易记录和个人身份信息，一旦发生数据泄露或安全事件，不仅可能导致客户信任丧失、法律诉讼和经济损失，还可能对企业的市场竞争力和长期发展造成严重影响。

·2025-02-18 13:54

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU进行模型训练，生成gpulog.json文件，记录损失函数等信息

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

供应链协作中的文件安全风险，企业如何防范数据泄露？

典型案例：2025年2月，一家全球知名汽车制造商在与外包厂商共享电池供应链数据时，因安全协议漏洞，导致核心设计方案外泄，竞争对手迅速推出相似产品，直接造成3亿美元的损失。在供应链协作过程中，企业机

够快云库·2025-02-17 18:32

企业文件安全管理基础及防范策略

一、文件安全管理的重要性数据泄露风险企业内部员工、外部攻击者或第三方供应商的不当操作均可能导致敏感文件泄露，给企业带来巨大经济与信誉损失。法律合规要求随着GDPR、ISO27001等数据保护法规

够快云库·2025-02-17 18:32

电源芯片商助攻 48V数据中心配电新架构势起

Google近日宣布加入由Facebook主导的开放运算计画(OCP)并力推48V配电架构，期大幅降低资料中心电力损失、占用空间及冷却设备成本；而包括意法半导体(ST)、美信(Maxim)及Vicor等晶片商也随即发布支援此架构的电源晶片

weixin_33857230·2025-02-17 17:58

运维脚本——2.备份与恢复

减少损失：通过定

F——·2025-02-17 16:45

看板软件私有化：提升企业运营效率的关键一步

一、数据安全：企业发展的生命线对于金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业来说，数据泄露可能导致巨大的经济损失和声誉风险。看板软件私

·2025-02-17 15:47

基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统

表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工，给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主，缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高，极大限制了工厂的生产效率和产品质量。

iNeuOS工业互联网·2025-02-17 12:38

企业文件安全：防范内部人员数据泄露风险

内部人员可能因疏忽、不满或被利益诱惑等原因，导致企业敏感文件数据泄露，给企业带来巨大损失。一、内部人员数据泄露的现状与原因当前，企业内部人员数据泄露事件时有发生。

够快云库·2025-02-17 02:50

数据泄露后的安全重构：文件安全再思考

数据泄露不仅会造成经济损失，更会损害客户信任，带来声誉风险。因此，事件发生后的安全重构尤为重要。如何在数据泄露后有效地重构安全体系、提升文件保护能力，是企业保障未来文件安全的关键。

够快云库·2025-02-17 02:20

数据守护者：备份文件的重要性及自动化备份实践

无论是企业的核心业务数据，还是个人的珍贵照片、重要文档，数据的丢失或损坏都可能带来无法估量的损失。

Konkakou·2025-02-16 20:32

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子*

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

钢铁行业设备智能运维实战：基于DuodooBMS+SKF的减速机全生命周期管理方案

，设备综合效率OEE提升17%）一、钢铁企业设备管理之痛某年产800万吨的钢铁联合企业热轧车间，12台关键减速机连续发生异常磨损事故：2023年Q1因1#摆剪减速机轴承失效导致非计划停机23小时，直接损失超

邹工转型手札·2025-02-16 10:23

EXCEL和DBC互转工具

spm=1001.2014.3001.5501此工具只作为参考，作者不对生成的数据进行负责，生成完毕后，请自行校对，如果因生成的数据造成损失，与作者无关本工具主要针对与can和canfd。

劉小帅·2025-02-16 07:55

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x

半度、·2025-02-14 21:27

关于精度话题的杂谈

“浮点值的存储、运算都可能会带来精度损失，了解精度损失背后的机制原因方便我们更好的了解什么情况下会发生精度损失、什么情况下精度损失较大，以及思考怎么避免或减少精度损失。”

哈市雪花·2025-02-14 20:49

电子限滑差速器（ELSD）

以下是其核心功能、工作原理及应用场景的详细分析：1.核心功能限制打滑与动力优化：当检测到车轮打滑时，ELSD通过调整传动系统转速或施加制动力，将更多扭矩分配给抓地力强的车轮，从而减少动力损失。

百态老人·2025-02-14 18:38

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

其目标是优化损失函数，通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度，然后向梯度的反方向更新，不断迭代以获

·2025-02-14 17:24

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