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YOLO-V1损失函数
Adam优化器:深度学习中的自适应方法
深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化
损失函数
。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
2401_85743969
·
2024-09-10 18:46
深度学习
人工智能
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,
损失函数
写错了原来的是这样
晓胡同学
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2024-09-10 07:35
keras
深度学习
tensorflow
torch.nn中的22种loss函数简述
这种
损失函数
会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值,然后取这个值的负数,最后对所有样本的损失取平均。
01_6
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2024-09-09 14:25
人工智能
机器学习
两种常用
损失函数
:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
两种用于模型训练的
损失函数
:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种
损失函数
的详细介绍。
大多_C
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2024-09-09 14:55
人工智能
算法
python
机器学习
Focal Loss的简述与实现
文章目录交叉熵
损失函数
样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵
损失函数
Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p}
友人Chi
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2024-09-08 09:09
人工智能
机器学习
深度学习
Pytorch机器学习——3 神经网络(三)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法
损失函数
反向传播算法数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数,其公式如下所示:image.png
辘轳鹿鹿
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2024-09-07 21:50
pytorch建模的一般步骤
Pytorch的建模一般步骤1.导入必要的库2.准备数据3.定义数据集类(可选)4.加载数据5.定义模型6.定义
损失函数
和优化器7.训练模型8.评估模型9.保存和加载模型10.使用模型进行推理importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchvisionimportdatasets
巴依老爷coder
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2024-09-07 09:52
pytorch
深度学习
人工智能
叶斯神经网络(BNN)在训练过程中
损失函数
不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素
贝叶斯神经网络(BNN)在训练过程中
损失函数
不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的,以下是一些可能的原因和相应的解决方案:学习率设置不当:过高的学习率可能导致
损失函数
在优化过程中震荡不收敛,而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢
zhangfeng1133
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2024-09-05 23:06
算法
人工智能
机器学习
从0开始深度学习(4)——线性回归概念
1.2
损失函数
在我
青石横刀策马
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2024-09-05 15:47
从头学机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
1.背景常见的分类
损失函数
可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。
dailleson_
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2024-09-05 07:20
机器学习
机器学习
数据挖掘
神经网络
深度学习
自然语言处理
李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算
损失函数
相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化
损失函数
。
小陈phd
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2024-09-04 10:07
机器学习
机器学习
算法
神经网络
pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化
损失函数
的算法。通常,优化器会计算
损失函数
相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133
·
2024-09-04 08:57
pytorch
矩阵
人工智能
第四讲: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。
云 无 心 以 出 岫
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2024-09-04 08:53
数学建模
数学建模
算法
Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析
线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2
损失函数
J(θ)
SmileySure
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2024-09-02 09:33
Spark
人工智能算法
Spark
MLlib
PyTorch nn.MSELoss() 均方误差
损失函数
详解和要点提醒
文章目录nn.MSELoss()均方误差
损失函数
参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差
损失函数
torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce
Hoper.J
·
2024-09-01 01:14
PyTorch笔记
pytorch
MSELoss
均方误差
pytorch中的nn.MSELoss()均方误差
损失函数
一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个
损失函数
,用于计算均方误差损失。均方误差
损失函数
通常用于回归问题中,它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect
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2024-09-01 01:42
深度学习
python基础
pytorch基础
pytorch
人工智能
python
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着
损失函数
的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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2024-08-30 08:14
人工智能
深度学习
【CVPR‘24】BP-Net:用于深度补全的双边传播网络,新 SOTA!
2.双边传播模块(BilateralPropagationModule)深度参数化参数生成先验编码3.多模态融合(Multi-modalFusion)4.深度细化(DepthRefinement)5.
损失函数
结果与分析结论论文地址
BIT可达鸭
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2024-08-30 04:50
深度补全:从入门到放弃
网络
KITTI
计算机视觉
cvpr
深度估计
L1正则和L2正则
等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是
损失函数
的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线
wangke
·
2024-08-29 10:19
机器学习和深度学习中常见
损失函数
,包括
损失函数
的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
目录引言什么是
损失函数
?
早起星人
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2024-08-29 09:44
机器学习
深度学习
人工智能
AI学习记录 - 对抗性神经网络
有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后,一般会先看他的
损失函数
是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图
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2024-08-29 09:40
人工智能
学习
神经网络
理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam
损失函数
LabVIEW_Python
·
2024-08-28 17:05
【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
先请出我们
损失函数
:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出
损失函数
,不过我们可以写出
损失函数
的近似取值。
MoyiTech
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2024-08-28 11:38
人工智能
学习
笔记
反向传播算法:深度神经网络学习的核心机制
反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则,通过计算
损失函数
关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.
损失函数
2402_85758936
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2024-08-28 08:22
算法
dnn
学习
什么是
损失函数
?
损失函数
(LossFunction)是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度,以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。
翰霖努力成为专家
·
2024-08-28 03:20
万能科普
数据挖掘
计算机视觉
机器学习
人工智能
自然语言处理
神经网络
深度学习
【机器学习】梯度下降算法
目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例,通过找均方差
损失函数
最小值,得到最优的权重
de-feedback
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2024-08-27 18:50
机器学习
算法
人工智能
回归分析系列22— 稳健回归
23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重,或者对
损失函数
进行修正,以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括:M估计:通过改变
损失函数
,使得它对异常值不敏感。RANSAC:随
技术与健康
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2024-08-26 11:20
线性回归
机器学习——逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、
损失函数
二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果:四、总结优点:缺点:一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型
wsdswzj
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2024-08-25 17:06
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习最优化方法之梯度下降
另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),
损失函数
要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。
whemy
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2024-08-25 17:45
BCEWithLogitsLoss
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个
损失函数
,用于二元分类问题。
hero_hilog
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2024-08-25 13:39
算法
pytorch
遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习
深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择:权重搜索5.2模型架构:架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和
损失函数
优化
盼小辉丶
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2024-08-25 00:21
遗传算法与深度学习实战
深度学习
人工智能
遗传算法
数学基础 -- 梯度下降算法
它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化
损失函数
或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。
sz66cm
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2024-08-24 15:25
算法
人工智能
数学基础
深度学习学习经验——深度学习名词字典
深度学习名词字典1.张量(Tensor)2.神经网络(NeuralNetwork)3.
损失函数
(LossFunction)4.优化器(Optimizer)5.激活函数(ActivationFunction
Linductor
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2024-08-23 20:51
深度学习学习经验
深度学习
学习
人工智能
python实现梯度下降优化算法
在机器学习中,它常被用来更新模型的参数以最小化某个
损失函数
。以下是一个简单的Python示例,展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world
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2024-08-23 15:49
python
算法
机器学习
《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020
《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器
损失函数
前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘
365JHWZGo
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2024-03-26 00:13
情感对话
论文阅读
共情回复
回复生成
对话系统
多分辨率
对抗学习
神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,
损失函数
,前向传播,反向传播,激活函数)
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
MarkHD
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2024-03-25 16:35
深度学习
神经网络
计算机视觉
训练时损失出现负数,正常吗?为什么
在训练神经网络时,通常期望
损失函数
的值是非负的,因为
损失函数
是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。
苏苏大大
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2024-03-22 02:17
机器学习
深度学习
人工智能
神奇的微积分
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•梯度下降法:微积分中的导数被用来计算
损失函数
相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方
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2024-03-19 05:14
人工智能
人工智能
ai
Pytorch nn.Module
它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、
损失函数
、优化器等。torch.nn提供的类:Module:所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层,进行线性变换。
霖大侠
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2024-03-16 15:53
pytorch
人工智能
python
深度学习
cnn
神经网络
卷积神经网络
深度学习——梯度消失、梯度爆炸
本文参考:深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源:深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据
损失函数
计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络权值的更新
小羊头发长
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2024-03-14 12:07
深度学习
机器学习
人工智能
计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2
损失函数
:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分
iuerfee
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2024-03-07 20:46
python
170基于matlab的DNCNN图像降噪
网络学习的是图像残差,也就是带噪图像和无噪图像差值,
损失函数
采用的MSE。程序已调通,可直接运行。170matlabDNCNN图像降噪处理(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序
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2024-02-25 23:06
matlab工程应用
matlab
开发语言
图像降噪处理
DNCNN
变分自编码器(VAE)PyTorch Lightning 实现
本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义
损失函数
定义Lightning模型训练模型绘制训
小嗷犬
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2024-02-20 21:06
Python
深度学习
pytorch
人工智能
python
【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表
SSL中的
损失函数
这里的
损失函数
只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。
suoge223
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2024-02-20 20:05
机器学习实用指南
机器学习
人工智能
无法收敛问题
1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、
损失函数
4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足
yizone
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2024-02-20 19:55
通俗的讲解什么是机器学习之
损失函数
在这个游戏中,
损失函数
可以看作是测量你的箭簇与靶心距离的规则。
损失函数
的值越小,意味着你的箭簇离靶心越近,你的射击技能越好。
华农DrLai
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2024-02-20 19:18
机器学习
人工智能
【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】
损失函数
有哪些?优缺点
有情怀的机械男
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2024-02-20 15:30
面试offer
面经
神经网络权重初始化
权重是可训练的参数,意味着它们会在训练过程中根据反向传播算法自动调整,以最小化网络的
损失函数
。每个神经元接收到的输入信号会与相应的权重相乘,然后所有这些乘积会被累加在一起,最后可能还会加
诸神缄默不语
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2024-02-20 06:49
人工智能学习笔记
神经网络
人工智能
深度学习
权重初始化
参数初始化
Xavier初始化
Glorot初始化
深度学习之反向传播算法(backward())
该方法对网络中所有权重计算
损失函数
的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化
损失函数
。
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
深度学习
算法
人工智能
机器学习中为什么需要梯度下降
在机器学习中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找
损失函数
的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
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2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
大数据
深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
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