loss公式推导

PyTorch学习笔记1

,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式，这里不提model#loss
zt_d918·2024-01-30 23:45

欠拟合和过拟合

(模型过于简单)高的trainloss，高的testloss，得到的模型对所有的数据表现都比较差过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试
谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

深度学习 第3次作业 浅层神经网络

二层神经网络.png反向传播是将loss反向传播回去，本质是链式法则求导，然后更新权重参数。
S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略：自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法，用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有数据点的大簇。这个过程被反复执行，构建出一个层次化的聚类结构。这其中的关键就是如何计算聚类簇之间的距离。但实际上，每个簇都是一个集合
Nie同学·2024-01-30 16:25

亚组分析、P交互、P趋势是什么？如何计算呢？

除P交互的外，亚组分析和P趋势的计算以logistic模型为例进行说明：自变量：sex（性别），age（年龄），ph.ecog（ECOG评分），wt.loss（过去六个月的体重减轻）因变量：status
kaiming0000·2024-01-30 12:23

牛客周赛round30D题讲解(公式推导)

写的时候题目理解错了(*/ω＼*)登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网#includeusingll=longlong;intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(nullptr);llx,y,l,r;std::cin>>x>>y>>l>>r;//计算最大公约数lld=std::gcd(x,y);//x除以最大公约数x/=d;/
Colinnian·2024-01-30 12:37

实时通讯中拥塞控制算法

拥塞控制算法分类基于丢包(lossrate)的拥塞控制算法例如TCP中早期的拥塞控制算法Reno，会带来较高的时延基于双向时延(rtt)的拥塞控制算法TCP中较新的cubic,还有BBR算法基于瓶颈带宽和
myxu_bin·2024-01-30 09:10

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法，其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法（如K均值）不同，密度聚类方法不需要预先指定簇的数量，而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
Nie同学·2024-01-30 07:33

2021-05-31

Don'tlivetobeadodderflowerandfalldownwithoutsupport；Ifyouwanttolive,youcanbeacactus.Nomatterwhereyouarethrown,youcanblossom
欣悦Xinyue·2024-01-30 03:15

论文阅读_跨模态商品搜索FashionBERT

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.09801v1.pdf《FashionBERT:TextandImageMatchingwithAdaptiveLossforCross-modalRetrieval
xieyan0811·2024-01-30 01:05

C++ 数论相关题目：卡特兰数应用、快速幂求组合数。满足条件的01序列

数据范围1≤n≤105输入样例：3输出样例：5上述描述了本题的公式推导，最终也就是求一个卡特兰数。本题中，求逆元取模的是一个质数，可以用快速幂来求，如果不
伏城无嗔·2024-01-29 23:50

如何使用tensorboard或tensorboardX

/log/Train_LOSS即tensorboard--logdir=./log/Train_LOSS./log/Train_LOSS是eventfiles所在的文件夹
LinlyZhai·2024-01-29 18:59

人脸遮挡识别的研究挑战和方向

Tripletloss是另一种成功的方法，用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入，从而最大化类间距离。然而，在检测或识别阶段可以考虑更多类别
禄亿萋·2024-01-29 16:26

Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data

本文从基本的分类损失出发，推导了PU的分类问题其实就是Cost-sensitiveclassification的形式，同时，通过实验证明了如果使用凸函数作为lossfunction，例如hingeloss
zealscott·2024-01-29 14:53

黑鹮 （red-naped ibis) - 百鸟图之十四

黑鹮，red-napedibis,glossyibis。时间：己亥猪年正月十三。西洋公元2019年2月17日。地点：美利坚，佛州，迈阿密，法尔查尔德植物公园。图一图二图三图四
白鹿鲸·2024-01-29 13:32

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了
gyibo_·2024-01-29 12:35

【机器学习】正则化

loss(y^,y)：模型中所有参数的损失函数，如交叉熵Regularizer：用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例，即正则化的权重。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

Chapter 7 - 17. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

CongestionManagementinVXLANAsexplainedintheprevioussection,classifyingandassigningthetraffictoano-dropqueuepreservesthelosslessbehaviorofthetraffic.Thisconfigurationmustbeconsistentonalldevicestoprese
mounter625·2024-01-29 03:15

求 逆矩阵 公式推导

求逆矩阵公式推导[用余子式、代数余子式和伴随来求逆矩阵](https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-inverse-minors-cofactors-adjugate.html
comedate·2024-01-28 21:52

算法学习系列（二十九）：裴蜀定理、扩展欧几里得算法

目录引言一、裴蜀定理二、扩展欧几里得算法模板三、公式推导四、例题1.扩展欧几里得算法模板题2.线性同余方程引言这个扩展欧几里得算法用的还是比较多的，而且也很实用，话不多说直接开始吧。
lijiachang030718·2024-01-28 14:58

The Spiritual Battle with Weight Loss 与减肥的属灵斗争

希望可以通过简易的翻译（仅仅是在Googletranslate的基础上做简单的调整）与更多人分享上面的信息:)TheSpiritualBattlewithWeightLoss与减肥的属灵斗争WearebackwithguestPaulDavidTripp
17dc69b92060·2024-01-28 14:43

paddlepaddle在执行loss.item()的时候，报错an illegal memory access was encountered.

遇到的问题是“anillegalmemoryaccesswasencountered”，这是一个常见的内存错误。首先，要确保你的代码中没有其他明显的内存错误，例如：确保你没有试图访问超出数组边界的元素。确保你没有试图释放已经释放的内存。确保你没有试图写入只读内存区域。如果上述都确认无误，以下是一些建议：更新PaddlePaddle版本：有时，库的某些版本可能包含错误或与某些硬件或操作系统不兼容。确
@小码农·2024-01-28 14:41

FlashInternImage实战：使用 FlashInternImage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
静静AI学堂·2024-01-28 13:11

模电专题-全差分运放

想要掌握差放，上面的所有公式推导最好自己都能做一
南山维拉·2024-01-28 13:59

卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾

所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波（附全网最详细公式推导）-知乎其它博客
竹叶青lvye·2024-01-28 12:57

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM
Icevivina·2024-01-28 12:53

喜欢的电影摘录

——《海上钢琴师》Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent
睆雯·2024-01-28 10:47

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm}，k均值算法针对聚类算法所得簇划分C={C1,C2,...,Ck}\mathcal{C}=\{C_1,C_2,...,C_k\}C={C1,C2,...,Ck}最
Nie同学·2024-01-28 07:18

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式推导和求解

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式概念bootstrapping（自举法）statevalue贝尔曼公式（BellmanEquation）贝尔曼公式以及python实现解法1——解析解解法2——迭代法atcionvalueRef本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningStateValuesandBellm
WuRobb·2024-01-28 06:42

Pytorch遇到的坑：MSEloss的输入问题

#type:ignoreRuntimeError:Thesizeoftensora(96)mustmatchthesizeoftensorb(336)atnon-singletondimension1loss
思考实践·2024-01-28 02:58

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所
老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

MSELoss() 函数

MSELoss(均值损失)pytorch：defMSELoss(pred,target):return(pred-target)**2代码示例：importtorchimporttorch.nnasnna
xiaojiuwo168·2024-01-28 02:27

pytorch中的MSELoss

MSELoss的定义：其中，N是batch_size，如果reduce设置为true，则：求和运算符计算后，仍会对除以n；如果size_average设置为False后，就会避免除以N；参数：size_average
柚子Betty·2024-01-28 02:27

人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位
郭庆汝·2024-01-27 21:43

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train
吴天德少侠·2024-01-27 08:18

（深度学习）目标检测常见术语

Intersectionoverunion）NMS（Non-maxsuppression）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss
kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

2019-06-20

Fortheetoblom,I'llskipthetombAndrowmyblossomso'er!Praygatherme——Anemore——Thyflower——forevermore!
浅歌一笑·2024-01-26 17:26

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。
或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

MZI 与 MI 光波导的透射率计算

的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率包含吸收和散射时的透射率MI推荐阅读MZIandMIOpticalWaveguide(马赫曾德与迈克尔逊光波导)正文MZI的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率从MZI的公式推导中我们知道如果入射场的强度为
勤奋的大熊猫·2024-01-26 09:35

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput
sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

2018-11-28 机器学习打卡

算法有监督为主：损失函数（LossFunction）L（y,y’）=L(y,f(x))：针对一个数据代价函数（CostFunction）J（th
Rackar·2024-01-26 04:36

WEBP 用哪个压缩比优化好

-m4压缩比，默认为43.不用-losslessWEP重点参数说明-q:[0~100]图像质量，0表示最差质量，文件体积最小，细节损失严重，100表示最高图像质量，文件体积较大。
月小升_582e·2024-01-26 03:24

《速通机器学习》- 经典分类模型

当训练数据线性可分时，能够正确进行分类的分类线有无数条，不同的分类线对应于不同的w和w_0及不同的Loss，如图5-1所示。图5-1在图5-1中，直
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

python中pytorch框架loss函数配置

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda
用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:00

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应sigmoid，多分类对应softmax。它们的交叉熵本质上是一样的：（1）在信息论中，交叉熵是用来描述两个分布的距离的，函数定义为：而神经网络训练的目的就是使预测
牧世·2024-01-25 18:49

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。
爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

PyTorch内置损失函数汇总 ！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6
JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss
晴空对晚照·2024-01-25 09:14

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred
bigcindy·2024-01-25 08:48
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