loss梯度第7页

网络安全: 模型的脆弱性，鲁棒性和隐私性

例如，模型可能对对抗性攻击或梯度泄露攻击敏感。鲁棒性（Robustness）：指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。

不当菜鸡的程序媛·2024-08-22 16:30

配音文案温柔短句英文带翻译,适合配音的英语文案

someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss....Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent,

配音新手圈·2024-08-22 14:16

yolov8 出现loss 为nan

原因：混合精度训练是一种通过同时使用FP16和FP32精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。下面是关于混合精度训练的一些解释:1.原理混合精度训练利用了FP16(16位浮点)和FP32(32位浮点)的不同特性。FP16计算速度快,但动态范围和精度较低。FP32则相反,计算速度较慢但动态范围和精度较高。混合精度训练将网络的某些部分(如权重和激活)使

qq_wuqingdefeng·2024-08-22 12:38

24 优化算法

目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点（saddlepoint）梯度消失小结凸性（convexity）凸集凸函数（convexfunction）凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降（gradientdescent

Unknown To Known·2024-08-22 01:31

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练

CX330的烟花·2024-03-27 04:51

深度学习如何入门？

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计

科学的N次方·2024-03-26 16:36

YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释

⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7专栏：http://t.csdnimg.cn/hJsf1魔改网络、复现论文、优化创新各位订阅YOLOv8专栏读者，非常抱歉，这篇文章加错专栏了，但是因为是订阅的，所以不能删除或者移动这

kay_545·2024-03-24 20:39

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理

目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时，可以通过多种方法来加快推理速度

samoyan·2024-03-17 16:54

【深度学习笔记】1 数据操作

然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使

RIKI_1·2024-03-16 02:02

Canny详解

计算图像梯度

kxg916361108·2024-03-15 06:31

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

CatBoost高级教程：分布式训练与大规模数据处理

导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。

Echo_Wish·2024-03-13 05:25

186基于matlab的信号盲源分离算法

基于matlab的信号盲源分离算法，包括变步长盲源分离（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-03-10 12:10

在图片上绘制 seaborn 热力图代码

#定义从白色到黑色的颜色梯度colors=["white","black"]cmap_name="white_black"n_bins=4#定义梯度中的颜色数量#创建LinearSegmentedColormap

氵文大师·2024-03-09 10:36

计算机设计大赛深度学习的智能中文对话问答机器人

项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断

iuerfee·2024-03-07 20:46

怎样利用一些人的心理效应来达成你的目的

今天在阅读的时候看到一种心理现象，完美的诠释了为什么我们会这样模棱两可，这个心理叫做损失规避心理（英语：Lossaversion），它是指人们同时面对同样数量的收益和损失时（无论先后），

南方的北方小伙·2024-03-07 05:30

141 舞动的精灵

春有百花秋有月夏有凉风冬有雪一切缘定三生三世十里桃花不如你粉嫩的樱花暗淡了蓝天羞涩了湖水招蜂引蝶不在话下蜜不经意间沾满了羽翼层层涟漪舞动奇迹黄绿蓝粉相得益彰如梦似画空中漫舞高耸入云直插云霄放飞自我如蒲公英将生命的种子散播越过丛林山川草坪百灵鸟鸣唱高歌骏马如闪电般驰骋DancingspiritsSpringhugsahundredblossomswhileautumnhasthemoo

梅花之子·2024-03-04 04:23

互联网加竞赛机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

Mr.D学长·2024-03-04 03:52

LightGBM高级教程：时间序列建模

LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-03-02 17:36

Chapter 8 - 18. Congestion Management in TCP Storage Networks

ComparisonwithLosslessNetworksRecallthatinFibreChannelfabrics(explainedinChapter3,“DetectingCongestioninFibreChannelFabrics

mounter625·2024-02-29 13:52

ReLU和ReLU6

RectifiedLinearUnit）优点非线性：ReLU是一个非线性函数，能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单：ReLU函数的计算速度快，只需要判断输入是否大于零，因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题

chen_znn·2024-02-24 10:28

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-23 07:25

深度学习发展里程碑事件2006-2024

DBNs）：GeoffreyHinton与他的学生在《Science》杂志上发表文章介绍深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBNs），该方法利用无监督预训练来解决深层神经网络训练中的梯度消失问题

科学禅道·2024-02-22 17:06

Chapter 8 - 13. Congestion Management in TCP Storage Networks

1.Whenthesenderdetectspacketlossbecauseofthe

mounter625·2024-02-20 22:55

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始

亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

TenorFlow多层感知机识别手写体

文章目录数据准备建立模型建立输入层x建立隐藏层h1建立隐藏层h2建立输出层定义训练方式建立训练数据label真实值placeholder定义lossfunction选择optimizer定义评估模型的准确率计算每一项数据是否正确预测将计算预测正确结果

Phoenix Studio·2024-02-20 20:28

机器学习之梯度下降法直观理解

在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。

华农DrLai·2024-02-20 19:47

我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降

5秒导读，本文将讲述偏导数，梯度，方向导数，与线性回归权重向量θ的求法大家好，我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay，喜欢读，写，编程，数学....板砖！

ASRay明日丽科技·2024-02-20 18:11

“我已经降低标准了，二婚的也行”媒人听完择偶要求，摇头离开

有个名词叫“择偶梯度效应”。意思是指，男性择偶向下找，女性择偶向上找。生活中，男性通常不愿意选择比自己年龄大、学历高、收入高的女性为伴侣。女性则反之。

东陆十三·2024-02-20 18:06

【优化器】(三) RMSProp原理 & pytorch代码解析

2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中，为当前时刻的二阶动量，是某一时刻的梯度，表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上，不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad

Lcm_Tech·2024-02-20 18:30

好课的标准（摘录）

设计的问题否有梯度，孩子们是否有“三动”：动口、动脑、动手。我认为一节好课：要看老师“

喜乐之泉·2024-02-20 16:58

（十六）梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))

一、GBDT算法中有两个值，一个预测值，一个真实值，梯度提升树，减小残差，使梯度减小。

羽天驿·2024-02-20 16:44

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。

magic_ll·2024-02-20 16:04

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

LSTM原理解析

最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。根据Tanh的性质，很容易出现一个现象就是激活函数结果太大，激活函数的绝对值在很接近于1的位置，而对应的激活函数的梯度就会接近于0。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:55

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。

华农DrLai·2024-02-20 08:08

Pytorch-Adam算法解析

Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点，即适应性梯度算

肆十二·2024-02-20 07:30

将pytorch中变量的梯度为 nan 的替换成 1 还是 0？

替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)替换成1，变量会变化0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0

培之·2024-02-20 06:25

深度学习从入门到不想放弃-7

)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：有的叫也叫正向传播，正向计算的，有的直接把前向的方法梯度下降当成前向计算的名字

周博洋K·2024-02-20 06:21

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

深度学习之梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法，来计算y=w*x先计算出梯度，再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

GAN生成对抗性网络

原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

深度学习loss骤降

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

eric-sjq·2024-02-19 20:47

苏尼特右旗公安局食药环侦大队继续深入开展拜师学艺活动

从适应科学发展、个人提高进步的梯度来深刻认识，不学不行，不学无“智”，不学退化；学与不学

巴工·2024-02-19 20:56

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