loss公式推导第23页

联邦学习笔记（五）：联邦学习模型压缩提升通讯效率

联邦学习模型压缩联邦学习流程数据处理模型构造模型压缩函数模型广播和聚合函数模型训练其他函数结果模型准确率和loss值模型准确率模型loss值联邦学习传输数据量广播时需要传输的数据量聚合时需要传输的数据量实验总结写在前面

young_monkeysun·2023-10-24 11:48

日记一

具体的更新公式推导时，要注意权重矩阵中，对不同叶子节点形成的分块特性。##区块链随记：去中

Asukakaka·2023-10-24 10:58

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）上

1.cnn_operations模块cnn_operations类@staticmethoddefcalc_loss(Y,tilde_Y):#训练样本个数n_samples=Y.shape[0]#网络代价

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:39

在推荐系统中，BPRloss、Embloss、CrossEntropyloss是怎么计算的，代表的意义是什么

一、BPRloss（BayesianPersonalizedRankingloss）是一种用于推荐系统中的损失函数，用于衡量预测的排序与真实的用户行为排序之间的差异。

医学小达人·2023-10-24 07:15

YOLOv8改进实战 | 更换损失函数之MPDIOU（2023最新IOU）篇

目录一、MPDIoU二、代码实现添加损失函数更换损失函数一、MPDIoU论文链接：MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegressionMPDIoU

w94ghz·2023-10-24 06:33

图像分割人脸分割CVPR2023笔记

目录cvpr2023的分割轻量级语义分割DFNetICNetBiSeNets人脸分割：M2SNet创新点损失函数：LossN

AI视觉网奇·2023-10-24 06:50

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号

惊鸿一博·2023-10-24 05:26

JVM的几个面试重点

JVM的内存区域划分JVM类加载机制前言Java程序最开始是一个.java的文件，JVM把它编译成.closs文件（字节码文件），运行Java程序，JVM就会读取.class文件，把文件内容读取到内存中

小林想被监督学习·2023-10-24 04:44

YOLOv8改进：LOSS系列篇 | SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本（小目标遮挡）的不平衡问题

本文改进：SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本的不平衡问题SlideLoss，对小目标、遮挡物性能提升明显YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习

会AI的学姐·2023-10-24 04:33

YOLOV8损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

本文改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题，并使用有效感受野的信息来设计Anchor。

AI小怪兽·2023-10-24 04:31

均方误差代数函数小结

损失函数LossFunction：定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。代价函数CostFunct

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

什么是均方误差损失函数

均方误差损失函数(MeanSquaredErrorLossFunction)是一种用于回归问题的常见损失函数。它的定义是预测值与真实值的差的平方的平均值。

笨爪·2023-10-24 03:47

通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差（文末有福利）

损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和

I小码哥·2023-10-24 03:45

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

一、均方误差（MeanSquaredError）表示预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，常用于线性回归问题。公式：m表示样本数量。二、交叉熵（crossentropy):极其有意思的现象：A和B的交叉熵=A与B的KL散度-A的熵。信息论1、信息量含义：越不可能发生（概率越小）的事件发生了，其信息量就越大。公式：表示：负对数函数。2、熵含义：所有信息量的期望。公式：不确定性越大熵越大。相对熵

卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

常见的损失函数介绍

文章目录深度学习中的损失函数常用的损失函数1.均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）2.交叉熵损失函数（Cross-Entropy，CE）3.对数损失函数（LogarithmicLoss

百年孤独百年·2023-10-24 03:15

损失函数中的均方误差以及平方误差

损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和回归损

逍遥自在017·2023-10-24 03:14

opencv dnn模块示例(19) 目标检测 object_detection 之 yolox

、输入1.2、Backbone主干网络1.3、Neck1.4、Prediction预测输出1.4.1、DecoupledHead解耦头1.4.2、Anchor-Free1.4.3、标签分配1.4.4、Loss

aworkholic·2023-10-24 03:04

WARNING ITMS-90076: "Potential Loss of Keychain Access.

APP转让后新账号提交后出现这个警告⚠️WARNINGITMS-90076:"PotentialLossofKeychainAccess.Thepreviousversionofsoftwarehasanapplication-identifiervalueof

失忆的程序员·2023-10-24 02:06

pytorch实现标签平滑

classLabelSmoothingLoss(nn.Module):'''LabelSmoothingLoss'''def__init__(self,smoothing=0.05,dim=-1):super

犟小孩·2023-10-24 01:42

pytorch 标签平滑代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCELossWithLabelSmoothing(nn.Module):'''

麓山南麓·2023-10-24 01:07

yolov7改进优化之蒸馏（二）

Model修改蒸馏需要对teacher和student网络的特征层进行loss计算，因此我们forward时要能够返回需要的中间层，这需要修改yolo.py中的Model类。

CodingInCV·2023-10-23 22:13

反向传播是怎么回事？详细教程2019-05-22

BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充

loveevol·2023-10-23 22:14

VGG16使用finetune

在使用vgg16预训练模型image-net对网络进行fine-tune的时候发现loss一直维持在12左右，准确率稳定在20%左右，并不会有明显的变化。

美环花子若野·2023-10-23 16:35

visom|图像分割|机器学习|模式识别（学习笔记2019-03-28）

今日计划1.visdom入门，看官网的一些介绍，把示例跑通2.图像分割，加权重训练，看到一个segnet设置loss权重的方法尝试一些，看能不能把样本不平衡的效果改善。

Rlinzz·2023-10-23 15:53

focal loss

https://zhuanlan.zhihu.com/p/80594704\alpha解决正负样本不平衡\gamma解决难学样本image.pngimage.pngfocalloss对样本进行加权：易判别的样本

7ccc099f4608·2023-10-23 14:09

Bertopic主题模型原理详解

Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent(构建K近邻图)算法详解理论推导算法步骤UMAP降维算法原理学习高维空间中的流形结构寻找最近的邻居UMAP的高维表示UMAP的低维表示构造Loss

PD我是你的真爱粉·2023-10-23 12:53

MobileNetV2-SSDLite代码分析-7 loss

criterion=MultiboxLoss(config.priors,iou_threshold=0.5,neg_pos_ratio=3,center_variance=0.1,size_variance

祁晏晏·2023-10-23 09:42

yolov1网络理解

我在看v1的文章的时候，我觉得最让我懵逼是v1的bbox是怎么计算的，loss怎么设计的.因此，本文章只对这两个点详细描述．yolov1如何产生和确定bbox与selectivesearch的方法不同，

miahuang·2023-10-23 01:47

Tensorboard安装及简单使用

Tensorboard安装4.可视化命令1.tensorboard简单介绍TensorBoard是一个可视化的模块，该模块功能强大，可用于深度学习网络模型训练查看模型结构和训练效果（预测结果、网络模型结构图、准确率、loss

我说你别说·2023-10-23 01:07

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

随机规划——报童模型

fori=1,2,3,…,n当需求为demand[i]demand[i]demand[i]时，定义利润函数为profit[i]profit[i]profit[i],定义损失函数为loss[i]=−profit

萝卜丝皮尔·2023-10-22 23:51

tf loss构建常用到函数

1、tf.map_fntf.map_fn是TensorFlow中的一个函数，用于对给定的函数和输入进行逐元素的映射，其定义如下：tf.map_fn(fn,elems,dtype=None,parallel_iterations=None,back_prop=True,swap_memory=False,infer_shape=True,name=None,fn_output_signature=N

frostjsy·2023-10-22 23:46

【损失函数】Contrastive Loss, Triplet Loss and Center Loss

文章目录1.损失函数ContrastiveLoss[1]：TripletLoss[2]：CenterLoss[3]:2.问题引入：3.ContrastiveLoss：对比损失3.1本质3.2定义3.3含义

^_^ 晅菲·2023-10-22 22:08

PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十七个损失函数

文章目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10

AI算法札记·2023-10-22 22:37

自监督深度估计之SSIM损失，附pytorch代码

pytorchcodeclassSSIM(nn.Module):"""LayertocomputetheSSIMlossbetweenapairofimages"""def__init__(self):

放牛娃子·2023-10-22 22:32

Multi-Similarity Loss & Hard Triplet loss（附代码pytorch）

MS-Loss包含两部分，前一部分是PositivePart,后一部分是NegativePart参考i)PositivePart(只考虑与Anchor同类样本间的关系，与anchor相似度越小，惩罚力度越大

Mr DaYang·2023-10-22 22:01

相似度loss汇总，pytorch code

用于约束图像生成，作为loss。

prinTao·2023-10-22 22:27

解决错误：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64

文章目录文章来源参考：顾悦西解决方式：将loss.py中gain=torch.ones(7,device=targets.device)改为gain=torch.ones(7,device=targets.device

vsropy·2023-10-22 20:30

master theorem公式推导

MasterTheorem：假定一个分治算法将规模为n的问题分为k个规模为n/m的子问题，并假设分解和合并的时间复杂度为f(n)，即：T(n)=kT(nm)+f(n)(n>1)T(n)=kT(\frac{n}{m})+f(n)\tag{n>1}T(n)=kT(mn)+f(n)(n>1)T(1)=O(1)(n=1)T(1)=O(1)\tag{n=1}T(1)=O(1)(n=1)同迭代法求解递推方程可

satadriver·2023-10-22 15:29

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (fastText) 学习笔记

模型原理分析虽然神经网络在实践中效果不错，然而训练和测试需要大量的时间，但是有rankconstraint和fastlossapproximation的线性模型却可以在十亿级别的单词量下十分钟完成分析。

ffffatgoose·2023-10-22 14:33

Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数（log-likelihoodloss

WitsMakeMen·2023-10-22 14:55

NPU上PyTorch模型调优问题案例

给出调优思路及具体的调优方法：1、NPU亲和优化器替换调优案例2、动态shape（算子二进制）调优案例01NPU亲和优化器替换调优案例问题背景在PyTorch混合精度模式下，每次迭代执行一次参数更新时，在Loss

昇腾CANN·2023-10-22 13:21

YOLOv5算法改进（17）— 手把手教你去更换损失函数（IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU）

损失函数（lossfunction）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它用于度量模型在训练过程中的性能，以便优化模型参数。

小哥谈·2023-10-22 12:15

iops performance loss by network and hypervisor

本文测试一下LinuxNFS网络文件系统,以及在此之上跑虚拟机镜像的话,会带来多少性能损失.网络环境,1000MB-1000MB[root@39~]#ethtoolem1Settingsforem1:Supportedports:[TP]Supportedlinkmodes:10baseT/Half10baseT/Full100baseT/Half100baseT/Full1000baseT/Fu

weixin_34178244·2023-10-22 09:57

【Pytorch警告】Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1])

UserWarning:Usingatargetsize(torch.Size([]))thatisdifferenttotheinputsize(torch.Size([1]))我代码中造成警告的语句是：value_loss

Nikral晓杉同学·2023-10-22 08:13

用来生成二维矩阵的dcgan

因为是连续变量，因此损失采用nn.MSELoss()。

oceanstonetree·2023-10-22 03:13

数据回归算法 | Python逻辑回归

基本原理公式推导逻辑回归的公式解释如下：代码示例下面是一个简单的

码农腾飞·2023-10-22 02:23

pytorch一机多卡训练

有个不能接受的缺陷是：DataParallel是基于Parameterserver的算法，所有的loss都在主卡上计算，负载不均衡的问题比较严重，有时在模型较大的时候（比如bert-large）

绛洞花主敏明·2023-10-22 00:46

香港服务器丢包率高的原因及解决办法

（以上为测试截图，Loss为丢包率）（这是测试截图，大家可自行测试）可能会造成香港服务器丢包的原因1、线路不稳定：机房或本地网络

恒创HengHost·2023-10-21 18:23

链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3,w4同上

btee·2023-10-21 18:49

推荐频道

loss公式推导