loss公式推导第10页

m1mac 上调用mps遇到nan/inf loss的解决办法

最近跑一个项目时发现调用mps会出现nanloss的问题，甚至运行速度不如cpu调用mps时发现的问题使用cpu正常运行甚至速度还更快解决方法使用以下代码更新pytorchpip3install--pretorchtorchvisiontorchaudio

ladedah·2024-01-04 16:07

R语言rayrender包，glossy光滑的材料

R语言rayrender包，glossy光滑的材料#ThuJul0101:44:172021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.1forwindow10#[email protected]

youmigo·2024-01-04 14:24

Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box翻译

yydshttps://download.csdn.net/download/weixin_53660567/88588052Inner-IoU:MoreEffectiveIntersectionoverUnionLosswithAuxiliaryBoundingBox

长沙有肥鱼·2024-01-04 13:30

PyTorch权值初始化的十种方法

kaiming系列；2.其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》公式推导是从

Wanderer001·2024-01-04 11:24

【KL散度】stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss用法解析

，各处查阅资料，终于理解了，主要从代码实现和公式的角度，整理记录一下神奇的stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss

风巽·剑染春水·2024-01-04 09:08

P59 生成式对抗网络GAN-理论介绍 Theory behind GAN

ObjectNormalDistribution的数据经过Generator后生成分布更加复杂的PG.真实数据的分布为Pdata，希望PG和Pdata越近越好LOSS是两者之间的分布距离问题：如何计算divergence

闪闪发亮的小星星·2024-01-04 08:41

「摸鱼快报008」看不懂机器学习西瓜书? 没关系, 南瓜书来帮你!

帮助你快速了解推出南瓜书的目的:“周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解,所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能

卖萌哥·2024-01-04 07:51

大语言模型LLM微调技术：P-Tuning

1引言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。

智慧医疗探索者·2024-01-04 07:28

目标检测-One Stage-RetinaNet

文章目录前言一、RetinaNet的网络结构和流程二、RetinaNet的创新点BalancedCrossEntropyFocalLoss总结前言根据前文目标检测-OneStage-YOLOv2可以看出

学海一叶·2024-01-04 06:33

【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失

1、介绍主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数，对于分类问题，最常用的损失函数是交叉熵损失函数CrossEntropyLoss。它用于测量两个概率分布之间的差异，通常用于评估分类模型的性能。

daphne odera�·2024-01-04 04:13

【损失函数】Quantile Loss 分位数损失

1、介绍QuantileLoss（分位数损失）是用于回归问题的一种损失函数，它允许我们对不同分位数的预测误差赋予不同的权重。这对于处理不同置信水平的预测非常有用，例如在风险管理等领域。

daphne odera�·2024-01-04 04:42

2019-01-31[Stay Sharp]Lasso Regression and Ridge Regression

LossfunctionwithL2Regularization:themodeluseL2RegularizationiscalledRidgeRegressionLossfunctionwithL1Regularization

三千雨点·2024-01-03 23:39

李宏毅机器学习第二十周周报GAN4

LearningfromUnpairedData2.CycleGAN3.Application二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1损失函数3.1.1对抗性损失3.1.2循环一致性损失3.1.3整体目标3.1.4identityloss3.2

沽漓酒江·2024-01-03 22:18

番外篇Diffusion&Stable Diffusion扩散模型与稳定扩散模型

扩散模型与稳定扩散模型摘要AbstractDiffusionModel扩散模型ForwardDiffusionProcess正向扩散过程噪声图像的分布封闭公式ReverseDiffusionProcess反向扩散过程lossfunction

沽漓酒江·2024-01-03 22:17

新天鹅堡——童话世界背后的绝世浪漫

德国景点与人文故事连载（一）新天鹅堡——童话世界背后的绝世浪漫-1-新天鹅堡（英语：NewSwanStoneCastle、德语：SchlossNeuschwanstein），是19世纪晚期的建筑。

爆米花POI·2024-01-03 21:42

3.Unity中坐标系相关知识点

世界坐标系//this.transform.position;//this.transform.rotation;//this.transform.eulerAngles;//this.transform.lossyScale

lqd520520·2024-01-03 20:52

5.向量点乘

点乘计算公式点乘的几何意义点乘的公式推导代码相关usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassLesson6

lqd520520·2024-01-03 20:52

autograd与逻辑回归

以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

论文阅读: Semantics-guided Triplet Loss

Senantics-guidedTripletLoss基本假设：在场景语义分割图像中，目标内部相邻像素拥有同样的深度值，而跨目标边界上深度值变化很大。

BlueagleAI·2024-01-03 16:36

声纹识别资源汇总（不断更新）

4）EnglishMulti-speakerCorpusforVoiceCloning五、开源代码1、Alize2、MSRIdentityToolkit3、d-vector4、LSTMwithGE2Eloss5

郭小儒·2024-01-03 14:30

静态方法和抽象方法的应用和理解

问题：理解代码的时候遇到一个类下边有这样的静态and抽象方法：@staticmethod@abstractmethoddefget_loss()->nn.functional:"""返回用于当前数据集的损失函数

阿罗的小小仓库·2024-01-03 09:00

yolov5 损失函数

yolov5有三个损失函数分别是回归损失、置信度损失、分类损失回归损失用的是CIOUloss置信度和分类损失用的是BCEloss（1）对比L2损失，Iou和GIou具有尺度不变性，不会说输入的框子大loss

李昂的·2024-01-03 07:24

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

线性回归问题中，上一节可以看出能求出一个“公式推导结果”，但是由于矩阵的性质，我们只能把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。

xcpppig·2024-01-03 01:52

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活，损失函数通常是BCELoss

马鹏森·2024-01-02 23:32

深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）

梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4.WGAN-GP5.BoundaryEquilibriumGAN(BEGAN)6.LossSensitiveGAN7

slience_me·2024-01-02 17:28

x-cmd pkg | gum - 很好看的终端 UI 命令行工具

目录简介首次用户功能特点Bubbles与LipGloss进一步探索简介gum由Charm组织于2022年使用Go语言开发。

x-cmd·2024-01-02 01:36

深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）

文章目录前言BCELoss原理BCELoss实操二分类情况多分类情况CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf

音程·2024-01-02 01:34

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

目录二分类1.BCELoss2.BCEWithLogitsLoss多分类1.CrossEntropyLoss举例二分类两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss1.BCELoss输入：

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

yolov8知识蒸馏代码详解：支持logit和feature-based蒸馏

蒸馏代码应用2.1环境配置2.2训练模型(1)训练教师模型(2)训练学生模型baseline(3)蒸馏训练3.知识蒸馏代码详解3.1蒸馏参数设置3.2蒸馏损失代码讲解3.2.1Featurebasedloss3.2.1Logitloss3.3

@BangBang·2024-01-01 23:13

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

【深度学习：Few-shotlearning】理解深入小样本学习中的孪生网络深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注

jcfszxc·2024-01-01 17:30

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？

BKXjilu·2024-01-01 16:08

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

交叉熵、Focalloss、L1，L2，smoothL1损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020

汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

Chapter 7 - 1. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

CongestionspreadinginlosslessEthernetnetworks.无损以太

mounter625·2024-01-01 09:21

损失函数总结（十一）：Huber Loss、SmoothL1Loss

损失函数总结（十一）：HuberLoss、SmoothL1Loss1引言2损失函数2.1HuberLoss2.2SmoothL1Loss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss

sjx_alo·2024-01-01 09:21

损失函数L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss

本文参考：PyTorch中的损失函数--L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss-知乎【SmoothL1Loss】SmoothL1损失函数理解_寻找永不遗憾的博客-CSDN博客_smoothl1loss

数据猴赛雷·2024-01-01 09:51

【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数

1、介绍torch.nn.SmoothL1Loss是PyTorch中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是L1损失和L2损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。

daphne odera�·2024-01-01 09:49

Pytorch | Pytorch框架中模型和数据的gpu和cpu模式：model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel

背景介绍我们在使用Pytorch训练时，模型和数据有可能加载在不同的设备上（gpu和cpu），在算梯度或者loss的时候，报错信息类似如下：RuntimeError:FunctionAddBackward0returnedaninvalidgradientatindex1

1LOVESJohnny·2024-01-01 08:06

如何学习CPDA？

踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《Rinaction》是公认的R语言经典教材。跟着书上

志者不俗·2024-01-01 01:52

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

国产双链笔记软件Blossom

什么是Blossom？

杨浦老苏·2023-12-31 19:26

大模型讲座

盘古NLP大模型典型场景千亿大模型训练难点和解决方案训练状态不稳定（经常训练中断等）解决1：对loss和梯度等多维状态实时监测。对数据、学习率、参数精度、模型梯度进行针对性调整和断点恢复。

盐巴饭团193·2023-12-31 12:48

三角函数倍角公式推导

1.sin(2α)=2sin(α)cos(α)已知单位圆中有圆周三角形△ABC,圆周角为α,圆心为点O∴圆心角=2∗圆周角∴圆心角=2*圆周角∴圆心角=2∗圆周角∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P∴△ABP

唐-import-某人·2023-12-31 08:16

奇偶公式推导

推导前提:基函数:f(x)=−f(−x)f(x)=-f(-x)f(x)=−f(−x)偶函数:f(x)=f(−x)f(x)=f(-x)f(x)=f(−x)1.奇函数∗奇函数=偶函数奇函数*奇函数=偶函数奇函数∗奇函数=偶函数f1(x)∗f2(x)f_1(x)*f_2(x)f1(x)∗f2(x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=-f_1(-x)*-f_2(-x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=f1(

唐-import-某人·2023-12-31 08:43

Chapter 7 - 6. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

DedicatedandConvergedEthernetNetwork专用和融合以太网网络JustbecauseanetworkisconfiguredasaconvergedEthernetnetwork(lossyandlosslesstraffic

mounter625·2023-12-31 02:33

强化学习计划

强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？写贝尔曼方程（BellmanEquation）最优值函数和最优策略为什么等价？求解马尔科夫决策过程都有哪些方法？简述蒙特卡罗估计值函数的算法。

搬砖成就梦想·2023-12-30 23:11

图像分割之常用损失函数-Dice Loss

DiceLossDiceLoss是由Dice系数而得名的，Dice系数是一种用于评估两个样本相似性的度量函数，其值越大意味着这两个样本越相似，Dice系数的数学表达式如下：其中|X∩Y|是X和Y之间的交集

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

focalloss的整体理解：目前目标检测的算法大致分为两类，OneStage、TwoStage。