loss梯度

CES Asia 2025优惠期倒计时5天，科技盛宴即将开启

在这最后的优惠时段内，参展商们仍有机会享受到展位费用的梯度折扣，越早锁定，优惠力度越大，还能优先挑选心仪展位，获得额外的宣传推广资源

赛逸展张胜·2025-01-22 19:41

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

在MATLAB中，梯度gradient计算方法的理解

以矩阵为例：[FX,FY]=gradient(F)在MATLAT中，grandient函数计算方法：1）FX方向（或行向量）：（1）第1列=第2列-第1列（2）中间第j列=(第j+1列-第j-1列)/2（3）第n列=第n列-第n-1列。2）FY方向（或列向量）：（1）第1行=第2行-第1行（2）中间第i行=(第i+1行-第i-1行)/2（3）第m行=第m行-

qq_43272922·2025-01-22 14:52

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

LLM - 大模型 ScallingLaws 的 CLM 和 MLM 中不同系数(PLM) 教程(2)

ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规

ManonLegrand·2025-01-21 04:10

传感器融合(UWB+IMU+超声波)，使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍（一）UWB（超宽带）（二）IMU（惯性测量单元）（三）超声波传感器三、定位算法（一）卡尔曼滤波器（二）多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四

科研_研学社·2025-01-20 22:47

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

为了有效解决类别不平衡问题，Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen

丶2136·2025-01-20 14:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

机器学习-期末测试

拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？

半截诗·2025-01-18 19:06

使用神经网络拟合6项参数

1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss

Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

轨迹优化 | 基于贝塞尔曲线的无约束路径平滑与粗轨迹生成(附ROS C++/Python仿真)

本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解

Mr.Winter`·2025-01-17 19:56

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的

Undoom·2025-01-17 13:03

【机器学习：十六、其他的激活函数】

但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能

KeyPan·2025-01-17 02:28

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

神经网络-损失函数

文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction

红米煮粥·2024-09-15 22:03

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值

AgentSmart·2024-09-15 02:24

Python实现梯度下降法

博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？

闲人编程·2024-09-14 23:35

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式

幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

Google大数据架构技术栈

数据存储层ColossusColossus作为Google下一代GFS（GoogleFileSystem）。

剑海风云·2024-09-14 10:37

TensorFlow的基本概念以及使用场景

2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten

张柏慈·2024-09-13 15:03

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

Python中item()和items()的用处

比如loss.item()。

~|Bernard|·2024-09-13 07:48

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

如何使用Pytorch-Metric-Learning？

1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer

鱼儿也有烦恼·2024-09-12 17:12

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。

eeee~~·2024-09-11 23:16

深度学习算法，该如何深入，举例说明

微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。

莫仝汉·2024-09-11 10:15

opencv13:图像梯度

目标在本章中，将学习：查找图像梯度，边缘等学习以下函数：cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian()理论1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始

uncle_ll·2024-09-11 10:45

太阳结构之对流层--太阳也一直开着振动模式？

当辐射区顶的实际温度梯度绝对值大于绝热温度梯度绝对值时，即温度变化太快，超过了绝热传导的速度，就会发生对流运动，进而形成对流层（来不及传递能量了，我自己动吧）。

科学的大手·2024-09-11 05:10

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt

2401_85743969·2024-09-10 18:46

基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

阿瑟_TJRS·2024-09-10 10:53

AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘

tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现，损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss

晓胡同学·2024-09-10 07:35

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树

张小生180·2024-09-10 06:01

基于深度学习的对抗样本生成与防御

1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深圳市专精特新预计9月初申报！申报成功后，有哪些好处？

深圳市专精特新中小企业的认定流程01申报企业登录优质中小企业梯度培育平台02完成《数字化水平评测》03填写《专精特新中小企

深科信项目申报助手·2024-09-09 15:03

recover device type disk copy of database 还不会用！！！！

ImplementingaDualBackupStrategywithBackupstoDiskandRecoveryAppliance(DocID2154461.1)RMAN-HowtoimplementDualBackupstrategy(DocID3003000.1)ZeroDataLossRecoveryApplianceSoftware-Version12.1.0.1.0andlater

jnrjian·2024-09-09 14:00

torch.nn中的22种loss函数简述

loss.py中能看到所有的loss函数，本文会简单对它们进行介绍1.L1Loss计算输入和目标之间的L1（即绝对值）损失。这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。

01_6·2024-09-09 14:25

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss

2401_84003733·2024-09-09 12:42

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在本文中，我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

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