UCL损失

回归任务损失函数对比曲线

回归任务损失函数曲线可视化对比本节将可视化对比均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、Huber损失函数三种常见回归任务损失函数的曲线，帮助理解它们在不同误差区间的表现差异。
Steve lu·2025-05-29 08:10

数据加密技术：守护网络通信安全的基石

根据统计，2024年全球因网络攻击造成的经济损失高达数万亿美元。而数据加密技术作为网络安全的核心防线之一，通过将明文转化为密文，有效抵御窃听、篡改等威胁。本文将
洋洋喜欢喝水·2025-05-29 01:49

【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归！

上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新，在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等；那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-05-28 21:18

day33python打卡

PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化
qq_58459892·2025-05-28 15:06

YOLOV8涨点技巧之DSS模块（一种轻量化火灾检测模型）

一、研究背景与技术挑战1.1火灾检测的严峻形势全球每年因火灾造成的直接经济损失超过千亿美元，仅中国2023年前10个月就报告了74.5万起火灾事故。
清风AI·2025-05-28 10:33

YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

专栏目录：YOLOv9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
Limiiiing·2025-05-28 00:51

Google Play上包避坑指南：个人VS企业账号6大核心差异，选错类型损失审核费

一家出海团队因误选账号类型，导致金融类应用3次审核被拒，直接损失审核费。本文用实测数据对比两类账号差异，帮助开发者们快速避坑。
知之则吱吱·2025-05-27 15:48

俩个月通过初级会计可以吗？

但在零基础的小白的情况下只用两个月且一次性通过已经很不错了，下面给大家看看我的成绩单：距离2021年的初级会计考试也就两个多月的时间了，是时候得抓紧时间进行复习了，以保证一次性通过考试啊，现在多努努力，可以避免没过重考造成的时间金钱精力的损失啊
阿龙不叫龙兄·2025-05-26 08:45

java面试题

但spring的DAO未采用线程同步机制因为同步限制了并发，性能损失。
zhangbinHn·2025-05-26 02:39

python打卡训练营打卡记录day33

PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化
yorushika_·2025-05-26 00:52

day33 python深度学习入门

PyTorch实现鸢尾花分类一、环境搭建1.创建Python环境2.安装必要的库3.检查CUDA环境二、数据准备1.加载数据集2.数据预处理3.转换为PyTorch张量三、模型构建1.定义模型结构2.定义损失函数和优化器四
xiaohanbao09·2025-05-25 20:26

Reason-ModernColBERT论文速览：内存受限设置下深度对比学习批量大小的扩展

尽管已有研究表明，使用大量负样本的批量对比损失能够提升表示学习的质量，但这种方法
Open-source-AI·2025-05-25 12:04

mysql全量、增量备份与恢复

一、备份的概念1.数据备份是指对重要数据进行备份，避免因丢失带来的损失。
2401_83683659·2025-05-25 07:27

如何使用全能签多开微信？：第四章

若使用不当造成的损失，与作者无
杨利杰YJlio·2025-05-24 15:18

机器学习——调参

调参的最终目的是要使训练之后的模型检测物体更精确，向程序的方向更靠近一步的话，就是使得损失函数（例如SSD中的loss）尽量小（因为利用训练集训练出来的模型质量在训练过程中只能靠验证集来检测）。
qq_34872501·2025-05-24 01:36

5_异常_多线程_设计模式_IO流_网络编程_反射

异常处理的必要性异常处理的必要性：任何程序都可能存在大量的未知问题、错误，如果不对这些问题进行正确处理，则可能导致程序的中断，造成不必要的损失。
阿陌12·2025-05-23 22:19

YOLOv8检测头代码详解（示例展示数据变换过程）

关键在于深入探讨检测头的输出结果，因为这些输出将直接用于损失函数的计算。由于在不同阶段，检测头的输出有所不同，因此在讲解损失函数的计算之前，我们需要先理解检测头的输出内容以及相关参数的定义。
学技术的大胜嗷·2025-05-23 19:31

如何用微积分优化机器学习算法：从理论到实践的深度剖析

一、微积分在机器学习中的核心作用机器学习模型通常需要通过优化过程来调整参数，以最小化或最大化某一目标函数（例如损失函数
金枝玉叶9·2025-05-23 18:52

数学实验matlab课后习题答案,matlab数学实验教程答案

项目题了质量问出现，数学实验造成了一定的损失，业主取的包括对此措施可噪。...数学实验教程工程价的量清单报单价是(可以。如按工程组成来分单价分部分项，答案形式工程价的有(量清单报，在工中计价清单程量。
weixin_39520595·2025-05-23 13:50

DeepSeek源码解构：从MoE架构到MLA的工程化实现

文章目录**一、代码结构全景：从模型定义到分布式训练****二、MoE架构：动态路由与稀疏激活的工程化实践****1.专家路由机制（带负载均衡）****数学原理：负载均衡损失推导****三、MLA注意力机制
程序边界·2025-05-23 11:36

CNVD-2025-04094：Ollama未授权访问漏洞复现

修复建议CNVD-2025-04094：Ollama未授权访问漏洞复现0x01前言免责声明：请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，由于传播、利用此文所提供的信息或者工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失
gaynell·2025-05-23 10:28

YOLOv11 性能评估与横向对比

在第二章中，我们深入剖析了YOLOv11的核心技术，从骨干网络、颈部网络到头部，再到损失函数、数据增强和训练策略的创新，揭示了其高性能背后的奥秘。然而，理论的强大最终需要通过严谨的实验数据来验证。
LIUDAN'S WORLD·2025-05-23 09:47

【大模型面试每日一题】Day 25：如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备？

题目重现面试官：我们需要将千亿参数大模型（如PaLM）部署到边缘设备（如JetsonAGXOrin），请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案，并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素
是麟渊·2025-05-23 06:56

二元交叉熵损失为何与 logits 结合使用

先抛出个问题：二元分类任务里，为什么损失函数会和logits直接结合，而不是先通过sigmoid函数转换成概率？
浩瀚之水_csdn·2025-05-23 03:41

Python_day33 简单的神经网络

PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化
且慢.589·2025-05-23 00:21

红队视角下Java内存马的应用

0x00声明出品|长白山攻防实验室(ID:hellp）以下内容，来自长白山攻防实验室作者原创，由于传播，利用此文所提供的信息而造成的任何直接或间接的后果和损失，均由使用者本人负责，长白山攻防实验室以及文章作者不承担任何责任
长白山攻防实验室·2025-05-22 18:15

灾备认证助力构建数据资产安全防线‌

特别是近年来，因灾备缺失导致的单次事故损失已攀升至数亿元量级，部分企业甚至因此陷入经营危机。
网安世纪·2025-05-22 13:15

5.22打卡

查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器
丁值心·2025-05-22 11:58

极大似然估计与机器学习

貌似，后知后觉的才意识到极大似然估计就是机器学习有效的数学保证下面以拟合线性分布的最小二乘与分类问题为例推到以下如何从似然函数推导出MSE损失与交叉熵损失一、线性回归的最小二乘法1.概率模型设定假设数据由线性模型生成
xsddys·2025-05-22 09:46

【课堂笔记】最优分类器

(X,Y)∼D，其中X∈XX\in\mathcal{X}X∈X(输入空间)，Y∈Y={ 1,−1 }Y\in\mathcal{Y}=\set{1,-1}Y∈Y={1,−1}(二分类问题)  采用0-1损失作为损失函数
zyq~·2025-05-21 20:19

软件测试Bug的四种级别

软件测试的四种Bug级别1.致命常规操作引起的系统崩溃，死机，死循环造成数据泄露的安全性问题对用户财产造成损失2.严重重要功能未实现非常规操作导致的系统崩溃，死机，死循环外观难以接受的缺陷常见安全隐私类问题
HEYYM·2025-05-21 03:01

中服云融合AI大模型，探索工业智能运维的无限可能！

据统计，采用传统运维模式的企业，每年因设备故障导致的停机损失高达数百万。远程运维技术的出现，为解决这些问题提供了全新思路。
CServer_01·2025-05-21 00:10

从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版

utils_for_train.py`)预训练Word2Vec-主流程1.环境设置与数据加载2.跳元模型(Skip-gramModel)2.1.嵌入层(EmbeddingLayer)2.2.定义前向传播3.训练3.1.二元交叉熵损失
飞雪白鹿€·2025-05-20 21:47

PyTorch深度学习实战（18）—— 可视化工具

在训练神经网络时，通常希望能够更加直观地了解训练情况，例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。
shangjg3·2025-05-20 19:04

路桥塌陷感知监测预警系统解决方案

近年来，国内外发生了多起路桥塌陷事故，这些事故不仅造成了巨大的经济损失，还对人民群众的生命安全构成了严重威胁。因此，研发一种高效、准确的路桥塌陷感知监测预警系统，成为交通领域亟待解决的问题。
厦门辰迈智慧科技有限公司·2025-05-20 04:03

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归

#**因此将原来的损失函数加上一个惩罚项使得计算出来的模型W相对小一些，就是正则化**。
Seeklike·2025-05-20 02:48

P1133 教主的花园

题目描述教主有着一个环形的花园，他想在花园周围均匀地种上n棵树，但是教主花园的土壤很特别，每个位置适合种的树都不一样，一些树可能会因为不适合这个位置的土壤而损失观赏价值。
芙宁娜的狗是我·2025-05-19 21:42

模型蒸馏（Knowledge Distillation）

核心概念在传统的深度学习训练中，模型的目标是通过交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）来学习真实标签（HardLabels）。然而，知识蒸馏引入了一种新的学习
PWRJOY·2025-05-19 17:17

讨论：单张4090能运行的最强开源大模型？

不要迷信f16,参数大才是王道，越大参数模型量化损失越小，宁可要32B的量化也不要14B的f16精度。对于运行大型模型的最佳推理引擎，并非是llama.cpp或vllm，而是闲鱼。
斯文by累·2025-05-19 17:42

优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？

为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。这个“调整参数”的过程，本质上就是一个优化问题，而优化算法就是解决这个问题的“搬砖工具”。
赵青临的辉·2025-05-19 10:01

【论文精读】Copy or Not? Reference-Based Face Image Restoration with Fine Details

文章目录0.前言1.摘要2.问题描述3.方法method3.1网络结构3.2损失函数(文本重点)4.实验结果0.前言文章属于lowlevel中的Reference-guidedfacerestoration
qianx77·2025-05-19 10:30

《你的数据安全吗？网络安全基础扫盲指南》

这些数据一旦泄露，轻则遭遇骚扰电话，重则可能引发财产损失甚至身份盗用。面对日益复杂的网络威胁，掌握基础安全知识已成为现代人的必修课。
月_o9·2025-05-18 12:32

增强水下图像对比度和边缘的方法

去散射和边缘增强是水下图像从严重细节损失、颜色偏移和模糊中提取的关键步骤。本文提出了一种增强水下图像对比度和边缘的新方法。
yt94832·2025-05-18 11:55

跨系统数据烟囱如何破局？豪森智源HSMES重构制造协同新范式‌

‌行业困局：万亿级数据资产沉睡在孤岛中‌IDC最新报告显示，中国86%的制造企业存在5套以上独立信息系统，设备联网率不足42%的工厂每年因数据断点损失超千万利润。
大连豪森智源·2025-05-18 01:42

神经网络与深度学习知识总结（一）

1.SGD问题：病态曲率图为损失函数轮廓。在进入以蓝色标记的山沟状区域之前随机开始。颜色实际上表示损失函数在特定点处的值有多大，红色表示最大值，蓝色表示最小值。
2301_77111278·2025-05-18 00:35

办公刚需！百张图片 / 视频批量压缩，低带宽传文件不卡顿

它压缩完之后画质几乎没啥损失，处理高清视频那是杠杠的。而且操作巨简单，把文件一拖，设置下压缩质量，它就自动处理啦。这东西适用的场景也不少，能节省存储空间，还
文哥工具箱2·2025-05-17 23:00

基于权重正则的结构化剪枝：原理、方法与应用

权重正则化基础理论正则化的优化视角神经网络训练过程中，标准的优化目标可表示为最小化损失函数：
DuHz·2025-05-17 23:28

手写体数字分类模型

目录一、目的...11.1输入与输出....11.2隐藏层设计....11.3激活函数与损失函数....1二、训练...22.1数据生成....22.2训练过程....22.3训练参数与设置....2三
月白风清江有声·2025-05-17 23:55

全局负载均衡损失

全局负载均衡损失在不同领域（如网络架构与MoE模型训练）中存在不同形态，结合我搜索到的资料，以下从混合专家模型（MoE）角度进行详细分析：1.基本概念与设计目标在MoE模型中，全局负载均衡损失的核心目标是解决专家或设备间负载不均衡导致的性能瓶颈
百态老人·2025-05-17 17:48

线性回归的简洁实现

上文我们自己编写了，模型，损失函数，优化算法；如果经常进行模型训练，就需要经常编写这些函数，效率低，pytorch有一些现成的资源可供调用，我们就使用现成的资源，重写一下上文的训练过程importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnndefsynthetic_data
后知后觉·2025-05-17 13:45
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