yolov3损失函数第18页

（动手学习深度学习）第13章实战kaggle竞赛：狗的品种识别

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-24 21:57

天池机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

交叉熵损失函数：平方损失则过于严格，需要使用更合适衡量两个概率分布差异的测量函数。使用逻辑函数得到概率，并结合交叉熵当损失函数时，在模型效果差的时候学习速度比较快，在模型效果好的时候学习速度变慢。

我在Bilibili上大学·2023-11-24 19:55

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw

无水先生·2023-11-24 16:35

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

PyTorch基本操作和工作流程

模型定义和训练：学习如何使用PyTorch定义神经网络模型、损失函数和优化器，并进行训练。2.数据处理和加载数据加载器（DataLoader）：了解如何使用DataLoader加载训练和测试数据。

yuer629·2023-11-24 11:15

5 决策树(python代码)

学习时，利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。包括特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

奋斗的喵儿·2023-11-24 10:45

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 一

保姆级Keras实现YOLOv3一一.YOLOv3总览二.特征提取网络特征提取网络代码实现三.特征融合特征融合代码实现四.网络输出模型输出代码实现五.网络模型代码实现六.代码下载如果要给YOLO目标检测算法一个评价的话

Mr-MegRob·2023-11-24 10:35

yolov3学习总结

目标检测算法单阶段：不提取出候选框，直接将整个图像输入模型中，算法直接输出检测结果，端到端yolo，ssd端到端，输入图像到网络中，然后从网络中输出图像二阶段：先从图像中提取出候选框（先筛选一次），输入卷积神经网络，然后候选框进行分类与位置调整rcnn深度学习前置知识BatchNormalization归一化对数据进行一些处理，使得每一层输入保持稳定，网络收敛别跑偏LeakyReLU激活函数引入非

(ノへ￣、)。·2023-11-24 10:53

InfoNCE Loss公式及源码理解

InfoNCELoss公式及源码理解–从交叉熵损失谈起当谈论到信息论中的损失函数时，InfoNCE（NoiseContrastiveEstimation）和交叉熵损失都是两个关键的概念。

Marlowee·2023-11-24 01:13

SSD与yolov1的对比

yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1,ssd，yolov2,yolov3,当然现在yolov4也出现了。

欠我的都给我吐出来·2023-11-23 21:41

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数

木心·2023-11-23 19:05

前向传播与损失函数

在机器学习和深度学习中，前向传播和损失函数是两个关键概念。它们在神经网络的训练过程中起着重要的作用，帮助模型学习和优化参数。一、前向传播前向传播是机器学习和深度学习中一种信息传递的过程。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:26

数学建模之拟合及其代码

拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）最小二乘法在一维线性拟合中，采用的是最小二乘法来求得最优拟合。

Cr不是铬·2023-11-23 16:29

Dropout 作用

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发

shadowismine·2023-11-23 14:12

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient)3.5Adagrad3.6RMSprop3.7Adadelta3.8Adam4.优化器的选择5.演示示例1.优化器的作用优化器是用来最小化损失函数的方法

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

它可以将损失函数的梯度作为输入，并根据该梯度调整模型参数的值。常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

pytorch实现linear regression

在机器学习算法中，在最小化损失函数时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数，和模型参数值。

lit rebecca·2023-11-23 11:34

BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统

Computer-aidedsegmentationsystemforbreasttumorusingMRIandconditionaladversarialnetworksBTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统背景贡献实验方法Paralleldilatedconvolutionmodule（并行扩展卷积模块）损失函数

火柴狗·2023-11-23 10:21

EANet：用于医学图像分割的迭代边缘注意力网络

用于医学图像分割的迭代边缘注意力网络背景贡献实验方法Dynamicscale-awarecontextmodule（动态规模感知上下文模块）Edgeattentionpreservationmodule（边界注意力保持模块）损失函数

火柴狗·2023-11-23 10:20

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

聚类——基于机器学习_周志华

，首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及RandomForest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重

Pandy Bright·2023-11-23 00:13

【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale

1.1模块组成1.1.1趋势模块1.1.2周期性1.1.3自回归1.1.4滞后回归1.1.5未来回归1.1.6事件与节假日1.2预处理1.2.1缺失值1.2.2标准化1.2.3表式化1.3训练1.3.1损失函数

qq_38142901·2023-11-22 19:57

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制，即对于参数w,bw,bw,b，假设其损失函数为

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

【机器学习】033_反向传播

一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例：假设现在有一个神经网络，其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义，即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数，计算a的值与真实值的差距此时，通过计算图

Cyan.__·2023-11-22 15:28

神经网络-损失函数是不是凸的

损失函数是不是凸的？

茫茫人海一粒沙·2023-11-22 13:49

范式，ground truth

（Norm）02监督学习&自监督学习监督学习自监督学习03groundtruth04对比学习（ContrastiveLearning）05对比学习和模态对齐（ModalAlignment）06模态对齐损失函数

double_yellow·2023-11-22 10:42

DSCNet：基于拓扑几何约束的动态蛇形卷积管状结构分割

静静AI学堂·2023-11-22 08:42

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

tensorflow环境下训练keras-yolov3制作自己的数据集全过程

keras-yolov3资源包下载：地址：https://pan.baidu.com/s/1MT-UqJM669kqdRIrEkKQ8g提取码：gbjk环境：i7-9750H；无N卡；tensorflow-cpu

爱学习的小智同学·2023-11-21 22:13

autodl实践经验------3

2、我发现系统盘内存差点不够，因为我yolov3项目输出位置在系统盘，我不太好改输出位置，所以我直接改了存储周期，

Jormungand123·2023-11-21 21:11

吃瓜学习笔记2：第三章线性回归&对数几率回归&线性判别分析

也叫多元线性回归有了函数，自然也要找到损失函数，在这里，我们尝试均方差作为损失函数损失函数我们的目的是要求出

曼曼668·2023-11-21 12:53

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

一文尽览！2020图像分割最新进展

Jakub分别图像分割架构、图像分割中使用的损失函数、图像分割工具等方面进行了概述。什么是图像分割?顾名思义，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。

人工智能与算法学习·2023-11-21 12:18

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss1引言2损失函数2.1MSLELoss2.2RMSLELoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss

sjx_alo·2023-11-21 01:38

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

树莓派系列五：火焰检测三（基于NCNN）

前言在前面两篇关于火焰检测的文章中，最终的效果不是很好，为了提高火焰检测的效果，又搜集了一些火焰数据，训练的网络由之前的yolov3-tiny改为mobilev2-yolov3，最终在树莓派上利用NCNN

嵌入式案例Show·2023-11-20 22:07

基于YOLOv3算法的交通标志识别系统实现流程（个人学习笔记，仅当参考！！）

总流程安装darknet本文利用linux操作系统上安装的Darknet开源轻型深度学习框架，为了提高训练速度利用CUDA和OPENCV进行编译，完成对YOLOv3算法LISA数据集中四类不同的交通标志的训练及测试

Anrey.·2023-11-20 22:00

基于YOLOv3的车辆号牌定位

关注公众号，发现CV技术之美注：本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。文末有送新书福利！活动截止时间为12月13日13点。01OCR原理分析本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提

我爱计算机视觉·2023-11-20 21:27

python 留一交叉验证

计算预测值与真实值的差值的平方，得到平方损失函数（或其他的损失函数）。重复以上过程，总共得到K个回归方程和K个损失函数，其中损失函数最小的回归方程就是最优解。

Dragon水魅·2023-11-20 13:25

机器学习二元分类 & 二元交叉熵 & 二元分类例子

二元交叉熵损失函数深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）作为损失函数。

computer_vision_chen·2023-11-20 12:00

深入浅出深度学习Pytroch

本文将以通俗易懂的方式，深入浅出地为您揭开深度学习模型构建与训练的面纱：深度学习=数据data+模型model+损失函数loss+优化optimizer+可视化visualizer深度学习=数据data

Yuezero_·2023-11-20 12:16

Brain tumor segmentation based on the fusion of deep semantics and edge information in multimodal MR

BraintumorsegmentationbasedonthefusionofdeepsemanticsandedgeinformationinmultimodalMRI多模态MRI中基于深度语义与边缘信息融合的脑肿瘤分割背景贡献实验方法语义分割块：边缘检测块：特征融合块：损失函数

火柴狗·2023-11-20 12:14

边缘 U-Net：基于具有边界信息的深度 U-Net 模型，使用 MRI 进行脑肿瘤分割

BraintumorsegmentationusingMRIbasedondeepU-Netmodelwithboundaryinformation边缘U-Net：基于具有边界信息的深度U-Net模型，使用MRI进行脑肿瘤分割背景贡献实验方法双分支编码器Edgeguidanceblock(EGB)损失函数

火柴狗·2023-11-20 12:14

用于高分辨率遥感图像语义分割的边缘引导网络

EdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImagesEdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImages背景贡献、总结实验方法语义特征分支空间特征分支空间-语义特征融合解码器损失函数语义损失边

火柴狗·2023-11-20 12:44

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FoucsIOU等二十余种损失函数

一、本文介绍这篇文章介绍了YOLOv8的重大改进，特别是在损失函数方面的创新。

Snu77·2023-11-20 07:30

YOLOv8改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FoucsIoU等损失函数

论文地址：官方Inner-IoU论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址-官方只放出了两种结合方式CIoU、SIoU本位改进地址：文末提供完整代码块-包括InnerEIoU、InnerCIoU、InnerDIoU等七种结合方式和其Focus变种一、本文介绍本文给大家带来的是YOLOv8最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU

Snu77·2023-11-20 07:00

YOLOv5 学习记录

文章目录整体概况数据增强与前处理自适应Anchor的计算Lettorbox架构SiLU激活函数YOLOv5改进点SSPF模块正负样本匹配损失函数整体概况YOLOv5是一个基于Anchor的单阶段目标检测

RessCris·2023-11-20 03:57

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

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