主要分为下面5个步骤：Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvision 加载数据Define a Convolutional Neural Network 定义卷积神经网络类Define a loss function 定义损失函数Train the network on the traini
L1Lossnn.L1Loss 也称为平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。它计算预测值与真实值之间的差异（即误差），然后取绝对值并求和，最后除以样本数量得到平均误差。具体来说，对于一批大小为 的样本，nn.L1Loss 的计算公式如下：其中， 为模型的预测输出，nn.L1Loss 通常用于回归问题中，例如预测房价、预测人的年龄等。它的优点是可以对异常值不敏感，即单个异
一、 过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念 2.权重衰减 3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误
可见，使用 MSE 损失函数，受离群点的影响较大，虽然样本中
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2022-11-10 10:15:32
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先亮代码，分成了两个文件一个是model1，用于存放模型，另一个文件是train，用于数据训练以及展示等功能，这样更符合实际应用场景。model1：import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential
class qiqi(nn.Module):
d
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：  
L1与L2损失函数和正则化的区别
在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。作为损失函数\(Y_{i}\)）与估计值（\(f(x_{i})\)）的绝对差值的总和（\(S\)）最小化：\[S=\sum\limits_{i=1}^{n}|Y
L1损失函数：最小化绝对误差，因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁棒，不可导，有多解，解的稳定性不好。 关于L1损失函数的不连续的问题，可以通过平滑L1损失函数代替： L2损失函数：最小化平方误差，因此L2损失对异常点敏感，L2损失函数会赋予异常点更大的损失值和梯度，调整网络参数向减小异常点误差的方
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2019-05-11 00:56:00
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深度学习中常用损失函数L1损失函数和L2损失函数交叉熵损失函数其他机器学习常见损失函数 损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是
基本原理在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d()函数数学原理如下： &nb
L1，L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数，这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 https://blog.csdn.net/vv___/article/details/116396475?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distri ...
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2021-11-03 10:59:00
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SVM有点忘记了，记不得score怎么计算的。该复习一下统计学习方法和林轩田的课了。-----------------------------------------------------------------------------------------SVM也是线性分类而已，损失函数是hinge loss，之所以那么复杂的推导来推到去，只是因为：hinge loss不是处处可导，不能用梯
yolox构建模型时，是通过yolox_base.py中的get_model函数获取，其中分成两部分YOLOXPAFPN与YOLOXHead两个类，由YOLOX加载封装整个网络。if getattr(self, "model", None) is None: # 该对象中是否存在model属性，默认值为None，设置成模型
in_channels = [256, 512, 1024]
之前讲了python基本数据类型和组合数据类型 is操作符可以判断类型的不太之处 对象有很多标识，当作内存地址，就是唯一标识符id看l4第0个元素 number1也是同一个元素 虽然是两个不同的变量，但是可以引用一个元素 **is判断是否同一元素 下面的比较是l1和l3是否同一个对象，并不是比较值是否相同 **但是l1[0]和l3[0]是同一个对象不是同一个对象，但是可以引用内部的同一个对象，因为
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2023-11-23 10:30:59
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目录0. 极力推荐一个反向传播的讲解，是看过的讲的清楚的1. Introduction2. 操作走一走2.1 先做一个半圆的数据集2.2 可视化2.3 Dropout（基于一个全连接网络）2.4 添加L2正则化,并放入optimizer中2.5 训练模型，可视化loss曲线，print预测准确率0. 极力推荐一个反向传播的讲解参考1. Introduction过拟合，其实就是泛化能力差---直观的
文章目录1 引言2 L1 Loss3 L2 Loss4 Smooth L1 Loss5 曲线对比分析6 参考链接 1 引言目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。Bounding Box Regression Loss Function的演进路线是： Smooth L1 Loss --> IoU
Focal Loss for Dense Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 代码链接：集成到Detectron中，github上有大量三方实现 这周补了一下经典的focal loss，也就是RetinaNet，很多人应该也比较熟悉这篇文章了。Focal Loss是何恺明团队在2017年推出的作品，属于single stage
损失出现NaN可能有三种情况： 计算过程中出现除数为0的情况，这种情况可以进行平滑处理，如果是计算书写错误就相应更改即可； 计算过程中带入空数据，如一个空张量，后续计算会出现NaN，而且这时梯度可能会正常更新，直到多次累积后出现爆炸的情况； 数值精度溢出，如fp16精度不够表示的数值，溢出后就表示为
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2022-06-12 00:33:12
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目录1. pickle序列化2. 使用HDF5格式3. 读取Microsoft Excel文件1. pickle序列化实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一是使用Python内置的pickle序列化。pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法:frame = pd.read_csv('examples/ex1.csv')
print(frame)
