loss公式推导第13页

《Global illumination with radiance regression functions》

介绍论文的主要思想是利用了神经网络的非线性特性去拟合全局光照中的间接光照部分，采用了基础的2层MLP去训练，最终能实现一些点光源、glossy材质的光照渲染。为了更好的理解、其输入输出表示如下。

我的需求呢·2023-12-18 17:48

React Native 学习之旅

写在前面的话首发于https://iblossomspace.com/essay/5ed841950ef7fa15695c9e2c我自己的博客，基于nuxt.js写的，不过不知道为什么百度搜索引擎就是抓取不到首页

绫玖玖·2023-12-18 15:22

植物分类-PlantsClassification

一、模型配置一、backboneresnet50二、neckGlobalAveragePooling三、headfc四、losstype=‘LabelSmoothLoss’,label_smooth_val

机器人图像处理·2023-12-18 09:53

torch.nn.NLLLOSS vs torch.nn.CrossEntropyLoss

torch.nn.CrossEntropyLoss相当于softmax+log+nlllosstorch.nn.NLLLOSS示例nllloss=nn.NLLLoss()predict=torch.Tensor

芒果很芒~·2023-12-18 08:22

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，将导致无穷大的损失值。2.数值不稳定性：在某些情况下，由于数值不稳定性，梯度下降算法可能会产生非常大的梯度，从而导致损失值变得非常大。3.学习率过高：如果学习率设置得过高，梯度更新可能会变得非常大

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

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

Quantile Loss

文章目录QuantileLoss示例定量qₐ是一个值，它将一组给定的数字进行划分，其中α*100%的数字小于该值，(1-α)*100%的数字大于该值。

summermoonlight·2023-12-18 07:32

人脸识别

课程第四周前半部分及编程作业：ConvolutionalNeuralNetworks主要原理训练一个网络，输出一个128维向量，这些向量要满足，相同人之间距离相差很小，不同人之间距离相差很大，这个需要用到TheTripletLossTheTripletLoss

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 00:53

《妈妈生病了，要不要告诉他》拆解文

文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/0BlzsQGfEkLyscI4lLOssg作者：连岳文章类型：个人成长选题这种通过老百姓的话题植入主题，阐明自己的观点。

子淓·2023-12-17 20:31

Paper Reading: (U2PL) 基于不可靠伪标签的半监督语义分割

目录简介目标/动机方法Pseudo-LabelingUsingUnreliablePseudo-Labels补充知识InfoNCELossOHEM实验ComparisonwithExistingAlternativesAblationEffectivenessofUsingUnreliablePseudo-LabelsAlternativeofContrastiveLearning

热水过敏·2023-12-17 17:40

机器学习scikit-learn实现

机器学习基础机器学习算法机器学习工作流程监督学习无监督学习数据集(Dataset)特征(Features)标签(Labels)模型(Model)训练(Training)验证(Validation)测试(Testing)损失函数(LossFunction

hixiaoyang·2023-12-17 08:31

数据处理三数据类别平衡（难易样本平衡）

在设计loss时可以使用FocalLoss与BootstrappedCrossEntropyLoss作用损失函数进行训练，也可以自行对难样本进行过采样然后再进行训练在训练过程中难样本通常是频率较低的样本

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

深度学习踩坑记录

深度学习踩坑记录在跑一个深度学习的项目的时候，为了计算每个epoch的Loss，肯定要把每个batch_size的loss给加起来，就会有类似如下的代码train_loss+=loss是的当时手抖，忘了是

平平平安喔·2023-12-17 04:23

loss function

https://borgwang.github.io/ml/2019/08/12/loss-functions-in-ml.html均方差损失MeanSquaredErrorLoss：在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下

log1302·2023-12-17 01:52

FM因子分解机的原理、公式推导、Python实现和应用

1、FM模型能够解决冷启动问题吗，为什么？FM（FactorizationMachines）模型在一定程度上可以缓解冷启动问题，尤其是在推荐系统等应用中。冷启动问题通常指的是在系统初始阶段或者对于新用户/新物品时，缺乏足够的历史数据来做出准确的预测或推荐。FM模型的优势在于它能够学习到数据中的隐含因子，并且能够在用户和物品之间建模交叉特征。这使得在冷启动情况下，即使没有足够的用户或物品历史交互信息

Wzideng·2023-12-16 19:43

何谓成功

WinstonChurchilldefinedsuccessastheabilitytomovefromfailuretofailure,withnolossofenthusiasm.

果味囡囡·2023-12-16 11:03

函数图形渐近线分析

文章目录曲线的渐近线水平和垂直渐近线斜渐近线斜渐近线公式推导简便方法确定斜渐近线(一次多项式化方法)例曲线的渐近线渐近线综合了极限和函数图形的知识,尤其是斜渐近线水平和垂直渐近线若点MMM沿曲线y=f(

xuchaoxin1375·2023-12-16 11:03

再回首感知损失在low-level上的应用

《PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution》是李飞飞团队在2016年发表于ECCV的文章。

木水_·2023-12-16 08:18

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则==a.损失函数==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

frostjsy·2023-12-16 04:03

yolov7改进之使用QFocalLoss

深度学习三大件：数据、模型、Loss。一个好的Loss有利于让模型更容易学到需要的特征，不过深度学习已经白热化了，Loss这块对一个成熟任务的提升是越来越小了。

CodingInCV·2023-12-16 01:52

2022-11-12

保持良好的心态与情绪稳定对自己对他人都有好处2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词精读：strikingmoldingsupposedlyendearingyearningaffluentauthenticglossyhedgemiserableenam

江上_·2023-12-15 23:20

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法，小批次梯度下降法，动量算法））

我们的目的就是更新权重矩阵利用部分公式，如下：计算之后，lossfunction针对w3矩阵的导数如下：如何提高神经网络性能通常使用简单的神经网络并不会得到好结果，我们需要提升它1.选用合适的激活函数（

shimly123456·2023-12-15 22:36

GPS原理与接收机设计 CH6 卡尔曼滤波及其应用

CH6卡尔曼滤波及其应用第六章主要是讲卡尔曼滤波的原理公式推导和应用感觉还是有难度的所以在前期有陆陆续续地拆解然后也上传了blog需要的uu可以看看哦~α-β滤波通俗讲讲卡尔曼滤波卡尔曼滤波注：看了上面的几个链接可以跳过

~光~~·2023-12-15 20:09

通俗讲讲卡尔曼滤波

大家看完这个可以看我另一篇写的详细的公式推导的过程，肯定能看的懂啦~~https://blog.csdn.net/qq_53131867/article/details/134354442?

~光~~·2023-12-15 20:38

深度学习 Day6——T6好莱坞明星识别

可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.可视化数据7.再次检查数据8.配置数据集9.构建CNN网络模型10.编译模型11.训练模型12.模型评估13.指定图片进行预测三、知识点详解1.损失函数Loss

LittleRuby·2023-12-15 20:56

大语言模型--数据

数据大语言模型数据WebText和OpenWebText数据集ColossalCleanCrawledCorpus（C4）Benchmark的数据污染问题GPT-3的数据集ThePile数据集WebText

无盐薯片·2023-12-15 20:15

Keras文档自动编码器Autoencoder训练不收敛的问题。

autoencoder.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')

041c14885cdd·2023-12-15 19:05

详解Keras3.0 Models API: Model training APIs

1、compile方法Model.compile(optimizer="rmsprop",loss=None,loss_weights=None,metrics=None,weighted_metrics

缘起性空、·2023-12-15 19:07

【早安心语】

【2021-11-24】早安春夏秋冬Land,thereisnoloss,Cheng,andthedefeat,thefloatingsinkissuddenlyseen;thelifeisascenery

壹典心理咨询·2023-12-15 16:29

机器学习-自己写个线性回归算法v0版-实现图片分类

迭代30000次，loss=0.0984，学习率=0.1，数字图片分类效果一般迭代40000次，loss=0.0352,学习率=0.1，数字图片分类效果较好画出了loss曲线图，可以看出，在loss=4

李苏溪·2023-12-15 12:07

面向遥感图像的道路区域提取及优化

一、论文2017（1）DeepRoadMapper（2）TopologyLoss2018（1）RoadTracer（2）iterative-deep-learning2019（1）LeveragingCrowdsourcedGPSDataforRoadExtractionfromAerialImagery

DreamColors·2023-12-14 23:18

学习pytorch18 pytorch完整的模型训练流程

训练模型6.测试数据计算模型预测正确率7.保存模型2.代码1.model.py2.train.py3.结果tensorboard结果以下图片颜色较浅的线是真实计算的值，颜色较深的线是做了平滑处理的值训练loss

陌上阳光·2023-12-14 23:47

Hiera实战：使用Hiera实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作

AI浩·2023-12-14 23:44

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。

NLP_wendi·2023-12-14 18:34

解决pytorch训练的过程中内存一直增加的问题

来自：解决pytorch训练的过程中内存一直增加的问题-知乎pytorch训练中内存一直增加的原因(部分)代码中存在累加loss，但每步的loss没加item()importtorchimporttorch.nnasnnfromcollectionsimportdefaultdictiftorch.cuda.is_available

京城王多鱼·2023-12-14 17:47

resnet 图像分类的项目

1.项目文件文件下载资源：resnet图像分类的项目代码本章利用reset34作图像分类，包括计算训练集和测试集的loss、accuracy曲线，对训练好的网络在训练集+测试集上求混淆矩阵data文件为训练集

听风吹等浪起·2023-12-14 15:29

知识蒸馏KL-loss解读

文章目录前言一、KLloss原理二、logit蒸馏网络图示三、KL代码四、运行结果显示前言本文简单介绍知识蒸馏教师模型与学生模型使用KLloss方法。

tangjunjun-owen·2023-12-06 18:44

对抗生成网络-G与D的loss异常问题

我最近在**使用DCGAN训练个人的数据集**时，出现了Dloss下降趋于0，但是Gloss却不停上升。

普通研究者·2023-12-06 18:02

Pytorch中有哪些损失函数?

**均方误差损失（MeanSquaredErrorLoss）：`nn.MSELoss`**2.**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：`nn.CrossEntropyLoss`**3.

高山莫衣·2023-12-06 11:35

深度学习优化器

不断优化Example:forinput,targetindataset:optimizer.zero_grad()output=model(input)loss=loss_fn(output,target

CODING_LEO·2023-12-06 10:54

YOLOv4学习笔记（2）——训练策略

目录数据增强：Mosaic数据增强:自对抗训练（SAT）：CmBN（Crossmin-batchNormalization）策略：Dropblock正则化：损失函数：BoundingBoxRegeressionLoss

猪不爱动脑·2023-12-06 10:19

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad()#清零梯度output=model(input)loss

Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 论文阅读

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1网络架构3.1.1Encoderanddecoder3.1.2Memory3.2.Trainingloss3.3

何大春·2023-12-06 06:56

SQLSERVER 数据库恢复挂起的解决办法

USEmasterGOALTERDATABASEKH_CurveSETSINGLE_USERGOALTERDATABASEKH_CurveSETEMERGENCYGODBCCCHECKDB(KH_Curve,REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS

哥屋恩0528·2023-12-06 04:51

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用Normalization的目的LayerNorm&BatchNorm可视化分析LayerNorm分析loss分析梯度在深入探索transformer

征途黯然.·2023-12-06 03:39

第一天三大世界古迹

retreatfromthehustleandbustleofthecapitalcity与世隔绝sophisticated精密的，繁复的jackhammers/ˈdʒækhæmər/n.手提钻chisels/ˈtʃɪzl/n.口凿；凿子，錾子(chisel的名词复数)colossal

April_yang03·2023-12-06 01:56

keras的EarlyStopping使用与技巧

Callbacks中有一些设置好的接口，可以直接使用，如’acc’,'val_acc’,’loss’和’val_loss’等等。EarlyStopping则是用于提前停止训练的callbacks。

「已注销」·2023-12-06 00:16

nothing to loss

今天已经进行到牛人定位模块打卡第八天了。阅读的文章是《抢占心智》的第七章“营销者的自我修炼”。其中如下2点深深的震撼和打动了我。一：创业时义无反顾江南春在2002年的时候就已经赚了5000万。基于意识到所在公司的潜力枯竭趋势，所以在2003年创办了分众这家公司，5000万只留下了500万，其他的全部义无反顾的投了进去。但是不幸的是那一年发生了全国性的非典，公司没有一点业绩。十年所赚的5000万五个

希思诺·2023-12-06 00:22

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

目录前言1.原因2.解决方式前言1.原因模型训练过程中，修改Loss导致最后的结果出现NaN，一般是因为数值不稳定导致，主要有几个原因，只需要一一排查即可：学习率过高：过大的学习率可能导致权重更新过大，

码农研究僧·2023-12-05 22:31

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