YOLO-V1损失函数第11页

线性回归（Linear Regression）算法简介

Y=AX+B根据样本数据求出方程的最优解.损失函数损失函数(代价函数):定义一个距离公式来计算线性回归的预测值和真实值之间的差异.损失函数就可以用来评价模型的预测值和真实值之间不一样的程度，损失函数值越小

草明·2023-12-23 03:59

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.2公式表示添加了L1正则化的损失函数一般可表示为：1.3作用L1正则常被用来解决过拟合问题；L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征选择

云从天上来·2023-12-23 02:22

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

标签平滑其实就是将硬标签(hardlabel)转化为软标签(softlabel)，也就是将标签的onehot编码中的1转化为比1稍小的数，将0转化为比0稍大的数，这样在计算损失函数时(比如交叉熵损失函数

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

基于 Keras 和 Tensorflow 的标签平滑实现

首先附上原文地址:基于Keras和Tensorflow的标签平滑实现.标签平滑的原理解释请见这片博客:标签平滑的原理.目录2.标签平滑出现的意义和背景2.标签平滑以及其作用3.显式的类别标签平滑案例4.标签平滑对损失函数操作案例

FAQ_·2023-12-23 02:19

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

在深度学习中，选择优化器和损失函数是非常重要的决策，因为它们直接影响模型的训练和性能。

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

激活函数\梯度下降\损失函数

一个痛心疾首的发现：这些知识不管学多少遍还是会忘记……为了加深印象，再再再再看一遍并记录下来。一、激活函数激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下

阮恒·2023-12-22 18:49

机器学习——损失函数

1、简介损失函数(lossfunction)又称为误差函数(errorfunction)，是衡量模型好坏的标准，用于估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

1、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。一般情况下，损失函数应用于训练过程，而评价指标应用于测试过程。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION 论文总结

目录一、论文主要内容二、RRDNet的工作流程三、损失函数1、Retinex重建损失2、纹理增强损失3、光照指导的噪声损失4、损失函数公式三、实验结果四、代码复现结果一、论文主要内容1、提出了RRDNet

yrhzmu·2023-12-22 09:18

损失函数中正则化中的平方项的作用！！

正则化上的平方项前言在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：前言在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:42

逻辑回归

逻辑回归决策边界在逻辑回归(LogisticRegression)里,通常我们并不拟合样本分布,而是确定决策边界下面为各式各样的决策边界image线性决策边界imageimage非线性决策边界image2.3逻辑回归损失函数损失函数与正则化依旧存在

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

机器学习：手撕 cross-entropy 损失函数

1.前言cross-entropylossfunction是在机器学习中比较常见的一种损失函数。在不同的深度学习框架中，均有相关的实现。但实现的细节有很多区别。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:01

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数

laafeer·2023-12-21 21:51

模型训练出现 loss = nan

问题：模型不管怎么调参数，损失均为nan换了模型层，换了损失函数，还检查了loss的计算方式。还在其他地方验证了loss计算正确。

六和七·2023-12-21 21:37

手写算法系列（Python实现）

总结前言锻炼自己实现算法的能力，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、K-MeansK-Means算法'''K-means算法是一种常用的无监督聚类算法，可以视作同时优化质心和每个样本的标签，使得损失函数最小

LotusQ·2023-12-21 17:51

常见损失函数（Loss Function）

在线性回归中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型的预测值与实际值之间的差异，是优化算法的目标。

草明·2023-12-21 15:31

浅谈深度学习中的不同归一化层

正确的优化损失函数应该是什么？这些设计决策主要取决于我们试图解决的基本任务，并且需要更深入地了解我

Garry1248·2023-12-21 14:23

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

在国产GPU寒武纪MLU上快速上手Pytorch使用指南

文章目录前言CambriconPyTorch的Python包torch_mlu导入将模型加载到MLU上model.to('mlu')定义损失函数，然后将其拷贝至MLU将数据从CPU拷贝到MLU设备以mnist.py

小白白程序员·2023-12-21 08:00

Pytorch：backward()函数详解

.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。

北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

WGAN-GP解读分析

目录0.摘要1.基础知识1.1信息量1.2熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5JS散度1.6其它相关概念2.WGAN理论分析2.1WGAN的改变2.2原始GAN中存在的问题2.2.3第一种生成器损失函数2.2.4

Annual Mercury·2023-12-21 01:34

大模型的魔法

在损失函数中，weightdecay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weightdecay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weightdecay

YingJingh·2023-12-21 01:29

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

随机梯度下降法前言正文代码实现可运行代码结果前言随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。

Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

【扩散模型Diffusion Model系列】0-从VAE开始（隐变量模型、KL散度、最大化似然与AIGC的关系）

文章目录VAE1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE2从AE到VAE3VAE的损失函数4结语1生成式模型的目标——KL散度和最

Leafing_·2023-12-20 08:46

深度学习小白学习路线规划

了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、损失函数、优化算法等。学习使用常见的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。重要学习网站（免费）Python官方网站：h

阿利同学·2023-12-20 08:15

人工智能之数学(三) ------ 凸优化

一.机器学习中的优化问题损失函数:模型与实际数据匹配程度越好,损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大正则化函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过正则化的函数控制模型的复杂度

千喜Ya·2023-12-20 08:45

使用深度学习的微光图像和视频增强：综述

mytzs123·2023-12-20 06:12

Halcon深度学习相关术语介绍

在深度学习方法中，该算法可用于最小化损失函数。2anchor它们作为固定的参考边界框，借助这些参考框，网络为要目标的定位提出建议的边界框。

夏雪之晶莹·2023-12-20 03:33

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

原任务链接目录pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN的基本结构2.2.1前向传播算法激活函数2.2.2反向传播算法损失函数梯度下降优化器

大地之灯·2023-12-20 00:59

tensorflow入门自定义层

前面讲了自定义损失函数，自定义正则化，自定义评价函数。现在来讲自定义层，其实都差不多，继承重要的组件就可以了。

歌者文明·2023-12-19 14:14

Pytorch神经网络的参数管理

此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。

奉系坤阀·2023-12-19 12:18

论文阅读——Loss odyssey in medical image segmentation

Lossodysseyinmedicalimagesegmentationgithub：https://github.com/JunMa11/SegLossOdyssey这篇文章回顾了医学图像分割中的20种不同的损失函数

じんじん·2023-12-19 11:17

[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][Back propagation]

目录：链式法则模型简介（Model）损失函数,梯度手写例子min-batch一链式法则链式法则是反向传播算法里面的核心。

明朝百晓生·2023-12-19 08:11

YOLOv8最新改进系列：SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理！小目标检测实战有效！上大分、遥遥领先了家人们！！！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:21

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8华为提出Gold-YOLO，高效实时目标检测器，精度再提升，多目标、小目标无处遁形！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:20

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+BiFormer（CVPR 2023最新提出），基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，用动态、查询感知的方式实现计算的有效分配，嘎嘎提升目标检测效果！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:20

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:50

常见损失函数

损失函数什么是损失函数损失函数（LossFunction）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数，通常使用来表示。

瞎了吗·2023-12-19 02:12

聚类算法--KMeans

它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为

一只胖猪猪·2023-12-18 23:30

《论文阅读》DIFFUSEMP：一种基于扩散模型的多粒度控制共情回复生成框架 2023 IEEE TAC

一种基于扩散模型的多粒度控制共情回复生成框架前言简介相关知识DiffusionModel模型架构整体流程AcquisitionofControlSignalsDiffusionModelwithControl-RangeMasking损失函数实验结果问题前言今天为大家带来的是

365JHWZGo·2023-12-18 15:27

卷积神经网络的学习与实现

基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码_matlab中如何查看cnn损失函数-CSDN博客可以看到与BP神经网络相比，卷积神经网络更加的复杂，这里将会以cnn作为学习案例。

赛亚超·2023-12-18 13:03

多层感知机

感知机存在的问题3、总结二、多层感知机（MLP）1、多层感知机思路2、激活函数3、常见的激活函数4、多类分类4、总结三、多层感知机从零开始实现1、读取数据集2、初始化模型参数3、激活函数4、定义模型5、定义损失函数

奉系坤阀·2023-12-18 12:52

深度强化学习：（七）PPO

通过理论推导和分析，Shulman找到一个替代损失函数（Surro

Warship_·2023-12-18 12:44

多项式回归及过拟合欠拟合处理

线性回归的矩阵表达y=wx+bY=XWt损失函数误差平方和/残差平方和最小二乘法的作用可以使得损失值进行最小化，在损失值最小化的情况下求解出最优的权重系数W损失函数对W进行求导，且将一阶导数等于0.回归模型

浅笑_7cad·2023-12-18 12:52

实验记录：模型训练时loss为INF(无穷大)

INF(infinity)——无穷大本次原因：未进行归一化，损失函数使用log(x)，在log(x)函数中，x越小趋近于零，结果会返回INF其它原因：1.除以零错误：在计算过程中，如果尝试将一个数除以零

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

变分自编码器（VAE）初识

目录AE回顾VAEVAE简述VAE中的DecoderVAE的目标函数VAE中的EncoderVAE的架构参数重整化VAE的损失函数CVAE测试代码：参考博客AE回顾Auto-Encoder，称自编码器，

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

推荐频道

YOLO-V1损失函数

线性回归（Linear Regression）算法 简介