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YOLO-V1损失函数
1.25GAN生成网络对抗模型,框架,
损失函数
个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量,然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理,两个图片各自有一个一维向量,所以在录入时是9*2个参数设置则识别效果越好对于产生虚拟像素图越接近0就是说识别器针对两种图片有两个
损失函数
CQU_JIAKE
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2024-02-01 06:08
机器学习&神经网络
5G
生成对抗网络
【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting
文章目录引言:什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化
损失函数
和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl
UnderTurrets
·
2024-02-01 06:01
图形渲染
计算机视觉
3d
交叉熵
损失函数
的计算公式
交叉熵
损失函数
的计算公式如下:对于二分类问题:L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中:L为交叉熵
损失函数
的值,y为真实标签(0或1),p为模型预测为正类的概率。
滚菩提哦呢
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2024-01-31 22:58
机器学习
深度学习
人工智能
python
概率论
交叉熵
损失函数
引言本文只是对自己理解交叉熵
损失函数
的一个总结,并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生,要想多方位了解该
损失函数
,可以参考本文参考资料。
矮人三等
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2024-01-31 22:24
#
损失函数
机器学习
python
人工智能
深度学习
【人工智能】交叉熵
损失函数
交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性,公式如下:H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−i=1∑np(xi)
WEL测试
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2024-01-31 22:52
机器学习
人工智能
交叉熵
BP图片降噪MATLAB代码
使用均方误差作为
损失函数
,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声
MATLAB代码顾问
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2024-01-31 19:17
matlab
开发语言
MFTCoder 重磅升级 v0.3.0 发布,支持 Mixtral 等更多模型,支持收敛均衡,支持 FSDP
通过结合多种
损失函数
,我们有效地解决了多任务学习中常见的任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不一致等挑战。
CodeFuse
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2024-01-31 15:02
ai编程
AIGC
人工智能
语言模型
开源
前端
【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges(协同感知综述)
摘要引言融合方案协同感知方法(forIdealScenarios)早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合:基于图的融合基于注意力的融合自定义
损失函数
输出融合协同感知方法(forReal-worldIssues
我叫两万块
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2024-01-31 12:51
自动驾驶
目标检测
机器学习面试之LR和SVM哪个更能对付异常点out lier?
#1从
损失函数
说开去svm和lr都是分类模型。我们假设正类
城市中迷途小书童
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2024-01-31 12:32
模型的收敛
在神经网络的训练中,模型的收敛通常伴随着
损失函数
的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中,训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重,以最小化
损失函数
。
幸运小新
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2024-01-31 11:56
人工智能基础概念
人工智能
机器学习:Logistic回归(Python)
logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+正则化,交叉熵
损失函数
捕捉一只Diu
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2024-01-31 07:56
机器学习
python
人工智能
笔记
逻辑回归
Focaler-IoU开源,关注困难样本,YOLOv5涨点1.9%,YOLOv8涨点0.3%
2401.10525代码链接:https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU导读:在目标检测领域,边界框回归起着至关重要的作用,而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的
损失函数
wuling129
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2024-01-31 07:40
人工智能
作者导读:Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失
Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码:GitHub摘要:边框回归在目标检测领域扮演着关键角色,目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归
损失函数
剁椒狗头
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2024-01-31 07:07
人工智能
深度学习
Focaler-IoU:更聚焦的IoU损失
摘要边界框回归在目标检测领域中起着至关重要的作用,而目标检测的定位精度在很大程度上取决于边界框回归的
损失函数
。
AI浩
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2024-01-31 07:32
人工智能
计算机视觉
目标检测
深度学习
大创项目推荐 题目:基于深度学习的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
laafeer
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2024-01-30 20:17
python
【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法
目录前言一、针对新手的damo二、进阶demo2.1model.py2.2train.py2.2.1准备输入数据2.2.2搭建模型2.2.3定义
损失函数
及优化器2.2.4传参计算model()2.3运行结果前言同样的
玛丽莲茼蒿
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2024-01-30 17:29
python(项目实验)
tensorflow
4D毫米波雷达——ADCNet 原始雷达数据 目标检测与可行驶区域分割
会讲解论文整体思路、输入分析、模型框架、设计理念、
损失函数
等,还有结合代码进行分析。
一颗小树x
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2024-01-30 12:50
4D毫米波雷达
4D毫米波雷达
ADCNet
原始雷达数据
目标检测
可行驶区域分割
YOLOV5s行人识别改进 引入CoT模块及SIOU
损失函数
1.项目背景及意义近年来,深度学习算法不断取得了突破性进展,这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环,在不同领域也焕发出了强烈的生机。行人目标检测是机器视觉的一项重要课题,早就已经引起了国内外学者广泛的研究。在现实生活中,行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而,行人检测通常伴随着遮挡,
deleteeee
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2024-01-30 08:25
YOLO
人工智能
计算机视觉
神经网络
python
目标检测
视觉检测
Softmax分类器
SoftMax函数交叉熵
损失函数
例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建
损失函数
和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢
chairon
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2024-01-30 05:37
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
人工智能
线性回归
用于准确蒙面人脸识别的自我约束三元组损失
摘要:提出了一种提高蒙面人脸识别性能的解决方案,在现有人脸识别模型之上运行的嵌入去掩模模型EmbeddingUnmaskingModel(EUM);提出了一种新颖的
损失函数
,即自约束三元组Self-restrainedTriplet
禄亿萋
·
2024-01-29 16:56
人工智能
深度学习
图像处理
GAN训练中遇到的mode collapse(模式崩塌)
解决方案:1.使用WGAN中的loss代替原始GAN中的
损失函数
,去掉原始GAN
损失函数
中的log2.适当地进行梯度惩罚3.使用hingeloss2.modecollapse在模型变得
gyibo_
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2024-01-29 12:35
深度学习与pytorch
深度学习
神经网络
【机器学习】
损失函数
L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值,也等效于求最大似然估计。在机器学习领域,我们令P(x)为预测集,Q(x)为真实数据集。
惊雲浅谈天
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2024-01-29 08:28
机器学习
机器学习
人工智能
【机器学习】正则化
正则化在
损失函数
中引入模型复杂度指标,利用给W加权值,弱化了数据的噪声,一般不正则化b。
惊雲浅谈天
·
2024-01-29 08:57
机器学习
机器学习
人工智能
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、
损失函数
的实现
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、
损失函数
的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上,加入了多级检测及FPN,快速的实现了YOLOv3的网络架构,并且实现了前向推理过程。
undo_try
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2024-01-29 06:33
#
深度学习
目标检测
YOLO
学习笔记-李沐动手学深度学习(五)(14-15,数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测)
总结14-数值稳定性(梯度爆炸、梯度消失)尤其是对于深度神经网络(即神经网络层数很多),最终的梯度就是每层进行累乘理论t:为第t层y:不是之前的预测值,而是包括了
损失函数
L所有的h都是向量(向量关于向量的导数是矩阵
kgbkqLjm
·
2024-01-29 05:17
李沐动手学深度学习
学习
笔记
深度学习
数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理
目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的
损失函数
4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6
TIYI.DOT
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2024-01-29 00:16
#
机器学习
机器学习
LR逻辑回归
机器学习面试
SeisInvNet
SeisInvNet算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程
损失函数
算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码
outragee
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2024-01-28 22:51
机器学习
算法
学习速率 learning rate
学习速率的取值取决于数据样本,可以多取一些值,从大到小,分别运行算法,看看迭代效果,如果
损失函数
在变小,说明取值有效,否则要增大步长。例如:把学习速率设置为
羊肉串串魅力无穷
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2024-01-28 21:31
机器学习
-
深度学习
四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill
目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.
损失函数
4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。
爱听歌的周童鞋
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2024-01-28 20:57
BEV感知
自动驾驶
BEVDistill
最优化方法之梯度下降法和牛顿法
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或
损失函数
)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。
thatway1989
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2024-01-28 12:00
算法分析
机器学习
深度学习
线性代数
模型训练trick篇
损失函数
分类任务0-1
损失函数
绝对值
损失函数
,指数
损失函数
exponenetialloss,,例如adaboost感知
损失函数
perceptronloss,,合并
损失函数
Hingeloss,,例如SVM
Icevivina
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2024-01-28 12:53
机器学习
人工智能
深度学习
[笔记]深度学习入门 基于Python的理论与实现(六)
6.与学习相关的技巧6.1参数的更新神经网络学习的目的是找到使
损失函数
尽可能小的参数,这个过程叫最优化_(optimization_),但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度
飞鸟malred
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2024-01-28 10:02
ai
笔记
深度学习
python
处理多维特征的输入
文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建
损失函数
和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集,但是我们的输入都是一维向量
chairon
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2024-01-28 08:28
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
python
秋招机器学习面试题问题总结
LR的
损失函数
是什么?2、决策树如果防止过拟合的,
损失函数
是什么?3、KKT条件有哪些,什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解,L2为什么能够得到趋于0的解,它们的图像是怎样的?
上岸的程序员
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2024-01-28 07:14
机器学习算法
面试题
机器学习面试题
机器学习面试总结
秋招
[Python] pytorch
损失函数
之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景
什么是MSE(均方误差)?均方误差(MeanSquaredError,简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本,真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ,预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先,我们可以定义误差(error)为预测值与真实值之间的差:eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为:eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所
老狼IT工作室
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2024-01-28 02:27
python
python
pytorch
小土堆pytorch学习笔记005 | 完结,✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
目录1、
损失函数
与反向传播2、如何在搭建的网络中使用
损失函数
呢?
柠檬不萌只是酸i
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2024-01-28 00:22
深度学习
学习
笔记
pytorch
机器学习
深度学习
深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、
损失函数
等
深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、
损失函数
等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术,多数为目标检测技术和分割技术,欢迎大家收藏关注。
今天炼丹了吗
·
2024-01-27 21:26
深度学习
深度学习
人工智能
YOLO
人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)
人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二:阶段三卷积网络设计层面Loss
损失函数
的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位
郭庆汝
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2024-01-27 21:43
MTCNN人脸识别
交叉熵
损失函数
求导与Softmax函数求导
交叉熵
损失函数
求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵
损失函数
对Softmax函数求导对交叉熵
损失函数
求导前情提要 在做单分类的时候,一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器,输出在每个标签上的
征途黯然.
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2024-01-27 20:11
#
理论基础
求导
交叉熵损失函数
softmax
机器学习(13)——adaboost
下面介绍另外一种集成算法思想—boosting,提升学习(Boosting)是一种机器学习技术,可以用于回归和分类的问题,它每一步产生弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中;如果每一步的弱预测模型的生成都是依据
损失函数
的梯度方式的
飘涯
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2024-01-27 16:34
深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model
目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction
损失函数
3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏,用交叉熵而不是
闻.铃
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2024-01-27 14:22
深度学习
python
深度学习
人工智能
【PyTorch】深度学习实践之 逻辑斯蒂回归 Logistic Regression
本文目录回归vs分类sigmoid函数
损失函数
例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction
zoetu
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2024-01-27 14:51
#
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
回归
深度学习之反向传播
为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的
损失函数
的梯度,例如,其
损失函数
的梯度就是,我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其
损失函数
的梯度,继而进行使用梯度下降算法是参数(权重)更新
丘小羽
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2024-01-27 14:50
pytorch
深度学习
人工智能
目标检测中类不平衡问题的解决方案分为两种方法:修正模型本身和直接处理数据。请解释一下修正模型本身和直接处理数据这两种方法的定义和特点。
:在目标检测中,解决类别不平衡问题的方法可以分为修正模型本身和直接处理数据两种方式:修正模型本身(Model-basedCorrection):定义:修正模型本身方法侧重于通过修改目标检测模型的架构、
损失函数
或训练策略等方面
神笔馬良
·
2024-01-27 13:52
目标检测
人工智能
机器学习
Dropout原理解析
在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上
损失函数
较小,预测准确率较高;但是在测试数据上
损失函数
比较大,预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。
yxyou_1124
·
2024-01-27 13:55
毕设
深度学习
机器学习
人工智能
tf2自定义
损失函数
测试
main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models
吴天德少侠
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2024-01-27 08:18
tensorflow2
tensorflow
深度学习
keras
【pytorch】pytorch学习笔记
(实践)p5:线性回归问题中
损失函数
为什么要使用均方误差?均方误差:即误差的平方和的平均数。
小白冲鸭
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2024-01-26 18:34
pytorch
学习
笔记
基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)
我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理,然后定义了LSTM模型、
损失函数
和优化器。接着,我们进行了多轮训练,每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。
孝钦显皇后给过版权费了
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2024-01-26 17:00
大数据分析
深度学习
深度学习
lstm
pytorch
1024程序员节
学习笔记-李沐动手学深度学习(二)(08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、
损失函数
、图片分类)
总结以_结尾的方法,好像是原位替换(即原地修改,就地修改变量)如fill_()感恩的心:(沐神的直播环境)08-线性回归+基础优化算法引言(如何在美国买房)根据现在行情预测房价线性回归(简化模型)、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因:不看输出层,将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归(求
kgbkqLjm
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2024-01-26 17:59
李沐动手学深度学习
算法
回归
学习
Course1神经网络和深度学习编程作业
计算交叉熵损失(
损失函数
)。实现向前和向后传播。numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。
毛十三_
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2024-01-26 11:03
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