loss公式推导第15页

The Little Prince

图片发自App"Ifsomeonelovesaflower,ofwhichjustonesingleblossomgrowsinallthemillionsandmillionsofstars,itisenoughtomakehimhappyjusttolookatthestars.Hecansaytohimself

玉子YUER·2023-12-01 19:11

Python

C.Python语言是FLOSS之一,可以使用但不能随意进行改动。

*neverGiveUp*·2023-12-01 19:30

VIR-SLAM代码分析3——VIR_VINS详解之estimator.cpp/.h

voidEstimator::optimization(){ceres::Problemproblem;ceres::LossFunction*loss_function

独孤西·2023-12-01 10:48

Focal loss变种汇总

VariFocalloss只对负样本做难易样本挖掘（正样本数量少，不做loss压缩）GeneralizedFocalloss：qualityfocalloss+distributationfocallossqualityfocalloss

阳光素描·2023-12-01 09:25

电容和电感的充放电公式推导

电容充电方程：放电方程：开关闭合后，流过电容的电流为：；根据基尔霍夫定律列出方程：（为输入信号，为串联电阻，为电容电压，为电容容量）整理得：（1-1）这是一阶线性微分方程，并且，所以是非齐次的。（假如是一个直流信号，那么整理后可写为：，更容易求解，解出来和下面的最终结果相同）先令，化为齐次方程：（1-2）分离变量后得到：两端积分：算出来为：也可以写为：令，得，这是式（1-2）的通解。下面使用常数变

秋至日丶·2023-12-01 08:18

mmdetection使用混合精度训练

在配置文件中加入如下内容即可：#fp16settingsfp16=dict(loss_scale=512.)#表示静态scalefp16=dict(loss_scale=512.)

小伟db·2023-12-01 05:54

mmdetection3.0总结

可视化pythontools/analysis_tools/analyze_logs.pyplot_curvepath_of_json.json--keysloss--outpath_to_save使用

少说多想勤做·2023-12-01 05:20

COMP424Artificial intelligence

COMP424ArtificialintelligenceWeChat:yj4399_SinaVisitorSystemCOMP424FinalProjectGame:ColosseumSurvival

lliujiabin001·2023-12-01 01:48

机器学习（一）：简介

机器学习简介这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。

打不死的小黑·2023-12-01 01:08

YOLO代码解读

一、可视化指标1.各类lossloss分为cls_loss,box_loss,obj_loss三部分：**cls_loss：**用于监督类别分类，计算锚框与对应的标定分类是否正确。

蒲公英smile·2023-11-30 23:46

Lifelong Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification with Coordinated Anti-forgetting and

CVPR2022整体结构：reservoirsampling原本的方法：K取值为8，memory的size为512损失：总共两部分loss：实际上直接用来更新网络参数和分类器参数的loss：这个是泰勒展开式的原本形式

quarter-moon·2023-11-30 21:42

For Life

总想着今天多收入了20，但没想到，花费多出了30，总结下的结果，你还是losser。也有说，时间总是不够，但一天24小时，你的时间分布去了哪儿？高三的学生尚

都市流浪喵·2023-11-30 21:06

GAN：WGAN

所以判别器最后一层去掉sigmoid；2.生成器和判别器的loss不取log；3.每次更新判别器的参数之后把

微风❤水墨·2023-11-30 19:53

关于大模型在文本分类上的尝试

文章目录前言所做的尝试总结前言总共25个类别，在BERT上的效果是48%，数据存在不平衡的情况，训练数据分布如下：训练数据不多，4000左右所做的尝试1、基于Qwen-14b-base做LoraSFT，Loss

ToTensor·2023-11-30 16:13

卷积神经网络（CNN）注意力检测

如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估1.Accuracy与Loss

NoteLoopy·2023-11-30 13:00

辟谷21天日记，复食第十一天

早上9点多起来，打车去拿留在Closseo的车子以后已经快11点了，本来想着中午又要陪Simo吃饭，早上什么都别吃了，结果到了去年赏樱花的地方已经都落了，没事情做，只能去Bar里吃早餐了。

Tinica·2023-11-30 13:23

水风的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 116 20190131

练习材料：L10(2)：ThelossofTitanicAfterthealarmhadbeengiven,thegreatshipturnedsharplytoavoidadirectcollision.TheTitanicturnedjustintime

喵小园upup·2023-11-30 12:32

损失函数与反向传播

计算l1lossmselossimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossfromtorchimportnninputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=

CODING_LEO·2023-11-30 11:10

吴正宪数学教学学习笔记之80

教完圆柱的认识和体积公式推导后，要进行圆锥

东哥杂谈·2023-11-30 05:12

循环神经网络（RNN）实现股票预测

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据四、数据预处理1.归一化2.设置测试集训练集五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2

NoteLoopy·2023-11-30 03:22

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是hthetax这个回归函数,可以看到结果这个逻辑回归函数我们之前就知道了,对吧,然后我们再来看他的导数,我们对他来求导,就能看到它的导数就是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

喜欢这种晴空万里的感觉

图片发自App鹦鹉最爱的美人树果实，flosssilktree.图片发自App油画般的湖景。

月婵娟·2023-11-30 01:43

对磁芯损耗(Core Loss)数据进行参数拟合

磁性元件中的磁芯损耗有着十分重要的实际工程意义。尤其在高频工况下，磁性元件的损耗占整机损耗的比重较大。一般厂家在产品的手册中也会给出磁芯损耗曲线。磁芯损耗也有相对应的理论公式，有些磁芯材料厂家会在产品手册中给出相关的参数，而有些厂家则没有提供，这时候就需要用户根据磁芯损耗曲线来进行曲线拟合从而得到参数。而磁芯损耗也是电磁仿真中常遇到的问题，尤其是在电磁分析的结果后处理中，常用到磁性损耗的参数。磁芯

WelSim·2023-11-29 20:32

《两点间的距离》教学案例分析

一、公式推导《普通高中教科书数学选择性必修第一册》第二章第三节，关于两点间距离公式的推导与传统教材有所差异。

秋姐工作室·2023-11-29 19:58

梯度下降及反向传递公式推导

本来想在写这篇文章，无奈不支持数学公式的展示，只好发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，等以后支持数学公式了再挪过来：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246

JackMeGo·2023-11-29 19:15

雷达公式实现（matlab）

雷达公式实现代码来源：《雷达系统分析与设计(MATLAB版)(第三版)》function[snr]=radar_eq(pt,freq,g,sigma,b,nf,loss,range)%ThisprogramimplementsEq

@疯狂·2023-11-29 19:01

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

nn.BCEWithLogitsLoss()是PyTorch中一个用于二元分类问题的损失函数，它结合了Sigmoid层（将输出映射到[0,1]范围内）和BinaryCrossEntropy（BCE）损失

木彳·2023-11-29 19:26

ABAP 弹出对话框

一组有用的用户交互窗口函数显示多条消息SAP系统用的是这个函数：C14Z_MESSAGES_SHOW_AS_POPUPPOPUP_TO_CONFIRM_LOSS_OF_DATA显示有YES/NO的弹出窗口

anchangong3418·2023-11-29 14:46

10.26~10.27论文，ALP: AdaptiveLossless floating-Point Compression

ALP使用自适应编码，加强版的伪小数去编码双进度小数作为整数，如果它们产生于小数，否则就用矢量化压缩小数的前位。它的高速来源于在标量编码的实现，自动矢量化，使用他们FastLanes的库，一个高效的二阶段压缩算法，第一次采样的行组并且矢量化关键词无损压缩，浮点压缩，矢量化执行，柱式存储，大数据格式introduction数据分析管道比经典的企业数据库操作浮点数更加频繁，经典数据库通常依赖于定点小数

CQU_JIAKE·2023-11-29 13:44

人脸表情识别之CenterLoss

最近在帮师兄做FacialExpressionRecognition，其中有一步很关键的一步就是Loss的改进。

小胖子善轩·2023-11-29 02:30

学习笔记目录

语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest（Bagging方法）XGBoost的原理、公式推导

雪的期许·2023-11-29 00:27

FPGA：实现快速傅里叶变换（FFT）算法

前言第一次使用FPGA实现一个算法，搓手手，于是我拿出一股势在必得的心情打开了FFT的视频教程，看了好几个视频和好些篇博客，于是我迷失在数学公式推导中，在一位前辈的建议下，我开始转换我的思维，从科研心态转变为先用起来

崽崽今天要早睡·2023-11-29 00:46

深度学习 loss 是nan的可能原因

1loss损失值非常大，超过了浮点数的范围，所以表示为overflow状态下的男。

张哥coder·2023-11-28 23:41

【跟官网学opencv-python】笔记3.2：opencv几何变换

目录前言目标函数详解1.缩放变换2.平移变换3.旋转变换4.仿射变换5.透视变换总结进阶1、透视变换公式推导2、透视变换实例应用参考前言跟着官网学习opencv-python才是基础入门的最佳选择，下文是官网的学习记录及扩展

小庄AI应用·2023-11-28 18:27

【深度学习】如何找到最优学习率

但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？

TwcatL_tree·2023-11-28 16:34

FragmentTransaction 的commit、commitAllowingStateLoss、commitNow、commitNowAllowingStateLoss 有什么区别，都用...

FragmentTransaction是用于在Android应用中执行Fragment操作的类，如添加、替换、移除等。以下是FragmentTransaction中的四种不同提交方法以及它们的区别和适用情况：commit()：正常提交事务。适用情况：通常用于提交Fragment事务，但要确保在Activity的状态已保存之前提交，以避免出现IllegalStateException（通常在Acti

夜明智灵·2023-11-28 11:29

FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

1文章说明方向：脸部识别时间：2015会议：CVPR20152主要贡献提出了TripletLoss，其思想为Achor样本（A）,正样本（P），负样本（N），使A-P的距离小于A-N的距离：

挺老实·2023-11-28 09:06

慌慌张张匆匆忙忙

考试安排出来之后，瞬间感觉必须得加快复习的进度了，周一考试《信息论》，东西很碎要记忆的东西太多太多了，还涉及到概率的一些东西，第一次感觉概率这个东西真的很，公式推导来推导去的，需要很多的联系来灵活的比变化

李祥鸿·2023-11-28 06:46

【深度学习】神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因

在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。

TwcatL_tree·2023-11-28 02:32

RevCol实战：使用RevCol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·2023-11-28 01:43

PyTorch学习笔记（二）——TensorBoard

1用途1、训练过程中loss是如何变化的，是否正常或是否按预想的变化，选择什么样的模型2、模型在不同阶段的输出2需要导入的类和常用的方法fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter.add_image

routine1o1oo·2023-11-28 01:18

CodeForces 194A Exams

每次考试最少得2分，最多5分，判断总分到达k时，保证最高分尽可能低的情况下，最多能几次得2分链接：http://codeforces.com/problemset/problem/194/A思路：通过公式推导得出最多能有

luminous11·2023-11-27 22:43

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

概括：RNN适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN可能从一开始就会遗漏重要信息。

dili8870·2023-11-27 19:47

FGSM攻击机器学习模型

这个优化问题写成把训练时的lossfunction加负号，再加正则项的无约束优化。迭代就可以得到X写成算法就是FastGradient

Hαlcyon·2023-11-27 19:03

PaddleDetection训练文件的参数配置(仔细的读)

依据YOLOv3:snapshot_iter:2000#建议设置为最大训练batch数除以50，即总共保持50个模型use_fine_grained_loss:false#细粒度损失，在目标类别非常相近

Vertira·2023-11-27 17:00

Xcode 打包上传警告

一个App转让了后，打包上架在upload包的时候，警告了WARNINGITMS-90076:"PotentialLossofKeychainAccess.Thepreviousversionofsoftwarehasanapplication-identifiervalueof

空杯_小白·2023-11-27 16:31

【MRI医学图像超分辨率项目-paddle架构】代码学习

Metrics1、评估函数定义及作用2、MRI超分辨率任务评估指标类型3、实现自己的metrics四、自定义损失函数1、常用的损失函数类型2、各类型损失函数详解①生成用来卷积的归一化的高斯核②SSIM_Loss③

SDsqx6·2023-11-27 11:08

【UCAS自然语言处理作业二】训练FFN, RNN, Attention机制的语言模型，并计算测试集上的PPL

文章目录前言前馈神经网络数据组织Dataset网络结构训练超参设置RNN数据组织&Dataset网络结构训练超参设置注意力网络数据组织&Dataset网络结构Attention部分完整模型训练部分超参设置结果与分析训练集Loss

长命百岁️·2023-11-27 00:37

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

我们给出以下四个分类标准：1.学习方法元学习：元学习是一种学习范式，旨在教模型如何快速学习新任务。在小样本学习的背景下，元学习算法在各种任务上进行训练，每个任务只有少数示例。这允许模型学习如何调整其学习过程以适应新任务，即使这些任务与它以前见过的任务非常不同。数据增强：数据增强是一种通过对现有数据应用转换来生成新训练数据的技术。这对于小样本学习来说可以是一种有用的技术，因为它可以帮助增加可用训练数

结构化文摘·2023-11-26 19:33

Transformer论文阅读（三）：UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

Transformersfor3DMedicalImageSegmentation【Transformer用于3D医学图像分割】Abstract1Introduction2RelatedWork3Methodology3.1Architecture3.2LossFunction4Experiements4.1Datasets4.2ImplementationDetails4.3Quan

几夏经秋·2023-11-26 18:00

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