YOLO-V1损失函数第6页

【论文总结】基于深度学习的特征点提取，特征点检测的方法总结

醉酒柴柴·2024-01-20 03:26

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。

ltochange·2024-01-20 00:18

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小

Yif18·2024-01-19 15:56

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数

Snu77·2024-01-19 12:36

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程

undo_try·2024-01-19 09:21

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二

丁希希哇·2024-01-19 08:36

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_soft_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示m

E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码poisson_nll_loss用途用法参数数学理论示例代码cosine_embedding_loss用途用法参数数学理论示例代码cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码c

E寻数据·2024-01-19 08:34

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

【机器学习】基本模型简易代码整理

目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。

_hermit:·2024-01-19 02:14

sklearn-线性回归

2多元线性回归LinearRegression其中右下角的2表示向量的L2范式，也就是我们的损失函数所代表的含义。在L2范式上开平方，就是我们的损失函数。这个式子

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数

你好，Albert·2024-01-18 21:37

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。

城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

xgboost原理

image.png损失函数image.png这里预测值就是样本和权重的组合，我们预测出来的是每一个节点的权重，再用这个

wzhixin·2024-01-18 17:29

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

大语言模型的32种消除幻觉的技术，你都了解吗？

提示工程涉及基于检索增强的方法、基于反馈的策略或提示微调；模型开发则可分为多种方法，包括新的解码策略、基于知识图谱的优化、新增的损失函数

夕小瑶·2024-01-18 12:12

大创项目推荐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

laafeer·2024-01-18 09:11

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。通过一条最佳拟合线（或者在多维情况下的一个超平面）对某些数据点进行拟合的过程。数学公式（最简单的一元线性方程）：其中的w是权重，b是偏置，他们在机器学习中就是要学习的参数。y是目标值，x是输入值或者叫做特征量。线性回

小oo呆·2024-01-18 08:43

【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning

3.2.2、特征掩盖（MF）3.3、[编码器](https://blog.csdn.net/qq_44426403/article/details/135443921)的设计3.3.1、直推式学习3.4、损失函数的定义

鲸可落·2024-01-18 08:37

【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、

代码骑士·2024-01-18 07:38

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类前言：在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。

精英的英·2024-01-18 06:11

Pytorch基础知识点复习

常见的损失函数以及它们的作用？Pytorch模型的定义我们可以通过那些方式对模型进

卡拉比丘流形·2024-01-18 05:43

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(

bulingg·2024-01-18 04:22

PyTorch基础完整模型训练套路（土堆老师版）详细注释及讲解！小白学习必看！

目录1、准备数据集2、利用dataloader加载数据集3、创建网络模型model.py4、损失函数5、优化器6、设置训练网络的参数7、添加tensorboard8、训练过程并保存模型结构及参数①cyx.train

Solarsss·2024-01-18 01:02

AIGC笔记--VAE模型的搭建

模型2--代码实例1--VAE模型简单介绍：通过一个encoder将图片映射到标准分布（均值和方差），从映射的标准分布中随机采样一个样本，通过decoder重构图片；计算源图片和重构图片之间的损失，具体损失函数的推导可以参考

晓晓纳兰容若·2024-01-17 21:48

【机器学习：机器学习中平衡】机器学习中平衡和不平衡数据集简介

jcfszxc·2024-01-17 19:56

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。

良子c·2024-01-17 18:13

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression

chairon·2024-01-17 14:24

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。正则化项是模型参数的平方和与一个参数alpha的乘积，alpha越大，惩罚项越大，模型的复杂度越低。

亦旧sea·2024-01-17 08:38

论文笔记（二十）VisuoTactile 6D Pose Estimation of an In-Hand Object using Vision and Tactile Sensor Data

VisuoTactile6DPoseEstimationofanIn-HandObjectusingVisionandTactileSensorData文章概括摘要1.介绍2.背景3.网络结构A.视觉触觉传感器融合B.姿势估计器C.损失函数

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:40

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

深度学习——第7章项目实战：自己动手写一个神经网络模型

第7章项目实战：自己动手写一个神经网络模型目录7.1导入数据集7.2定义神经网络输入层、隐藏层、输出层神经元个数7.3网络参数W和b初始化7.4正向传播过程7.5损失函数7.6反向传播过程7.7网络参数更新

曲入冥·2024-01-16 21:01

NeRF算法论文解析与翻译

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:16

【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1（包含二次创新）

前言大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，

Snu77·2024-01-16 11:03

用Pytorch实现线性回归模型

目录回顾Pytorch实现步骤1.准备数据2.设计模型classLinearModel代码3.构造损失函数和优化器4.训练过程5.输出和测试完整代码练习回顾前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到

chairon·2024-01-16 08:49

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反

絮沫·2024-01-15 10:49

Mask R-CNN 学习笔记

MaskR-CNN学习笔记前述从VGGNet到ResNet从ROIPooling到ROIAlign量化误差是从哪来的ROIAlign的改进之处网络结构FPN网络损失函数参考博客前述从R-CNN，fastR-CNN

丶夜未央丶·2024-01-15 09:55

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵等类损失函数(CE)和回归损失函数如smooth-L1

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值

姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

机器学习---xgboost算法

构建最优模型的⼀般方法是最小化训练数据的损失函数。我们用字母L表示损失，如下式：其中，F

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

PyTorch损失函数（二）

损失函数5、nn.L1Lossnn.L1Loss是一个用于计算输入和目标之间差异的损失函数，它计算输入和目标之间的绝对值差异。主要参数：reduction：计算模式，可以是none、sum或mean。

-恰饭第一名-·2024-01-15 07:21

感知机（二分类模型）

目录1.感知机计算预测值：2.感知机训练：3.损失函数：4.多层感知机：5.单隐藏层的多层感知机代码实现：1.感知机计算预测值：训练结果只有1、-1，故正负相同训练正确，正负相反即训练错误。

姓蔡小朋友·2024-01-15 07:49

PyTorch项目源码学习（3）——Module类初步学习

一般来说，计算图上所有的子图都可以是Module的子类，包括卷积，激活函数，损失函数节点以及相邻节点组成的集合等等，注意这里的关键词是“节点”，Module族类在计算图中主要起到搭建结构的作用，而不涉及运算逻辑的具体实现

_int_me·2024-01-14 20:10

从DETR到Mask2former(2): 损失函数loss function

DETR的损失函数包括几个部分，如果只看论文或者代码，比较难理解，最好是可以打断点调试，对照着论文看。但是现在DETR模型都已经被集成进各种框架中，很难进入内部打断掉调试。

河北一帆·2024-01-14 19:26

深度学习面试题

一、神经网络基础问题（1）Backpropagation（反向传播）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。

AI信仰者·2024-01-14 17:35

理论U2 贝叶斯决策理论

3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1）决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1）损失函数

轩不丢·2024-01-14 12:43

LAMA Inpaint：大型掩模修复

文章目录一、大掩模修复（LaMa）简介二、大掩模修复（LaMa）的主要方法三、快速傅里叶卷积的修补网络四、损失函数五、训练中的动态掩膜生成一、大掩模修复（LaMa）简介LaMa方法的提出背景：现代图像修复技术主要受阻于大缺失区域

丁希希哇·2024-01-14 07:30

DreamBooth：个性化的文本到图像扩散模型

文章目录一、DreamBooth简介二、Dreambooth的思想三、DreamBooth的整体损失函数一、DreamBooth简介DreamBooth是一种微调文生图扩散模型的方法，最大的特点是Subject-Driven

丁希希哇·2024-01-14 07:29

推荐频道

YOLO-V1损失函数