import torch
from torch import nn
# 定义一个函数来计算卷积层。它对输入和输出做相应的升维和降维
def comp_conv2d(conv2d, X):
X = X.view((1, 1) + X.shape) # (1, 1)代表批量大小和通道数均为1
Y = conv2d(X)
return Y.view(Y.shape[2:])
前言这只是一个比较基础的容斥/反演学习笔记。
包含了一大堆锅一些反演的基础知识点和证明过程。
如有不足之处希望大佬多加指点。反演的定义和反演算法的基本原理假设有两个函数\(f(x)\)和\(g(x)\)满足$$f(n) = \sum_{k} a_{n, k} g(k)$$
已知\(f\)求\(g\)的过程就叫做反演。
现在假设我们已经求出了\(g\)关于\(f\)的表达式$$g(n)=\sum_{
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2024-08-20 14:59:36
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各种反演和筛的总结可以说是从零开始学了。主要记录对这些东西的理解过程。希望有发现错误的大佬能及时指出。在更了在更了\(——1.31\)大概咕掉了，有时间的话有可能会开一篇新的。\(——3.12\)反演对于两个函数\(f(x)\)和\(g(x)\)，我们有从\(f\)到\(g\)的关系式。\(g(n)=\sum^{n}_{i=0}A_{n,i}f(i)\)其中\(A_{n,i}\)表示某种类型的计算
代价函数(cost function)为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。常见代价函数（1）二次代价函数（quadratic cost） （2）交叉熵代价函数（cross-entropy） （3）对数似然代价函数（log-likelihood cost）损失函数(loss function
关系模型建立在【集合代数】之上，由【关系数据结构】【关系操作集合】【关系完整性约束】三个部分组成。关系数据结构关系和关系模式之间的区别和联系？关系模式是数据的“型”，关系是数据的“值”（某一时刻对应关系的集合）关系是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的。关系是动态的、随时间不断变化的在关系数据模型中实体以及实体之间的联系都用表来表示，但表是关系数据的逻辑模型。关系操作集合关系完
# 深度学习与基尼系数：揭示数据不平等
在当今数据驱动的世界中，深度学习已经成为一种有效的技术工具，用于挖掘和分析大规模数据集。其中，基尼系数（Gini Coefficient）作为衡量数据分布不平等性的重要指标，越来越多地被应用到深度学习的研究中。在本文中，我们将探讨深度学习与基尼系数的联系，并提供相应的代码示例，以帮助你更好地理解这一概念。
## 基尼系数简介
基尼系数是意大利统计学家科
# 深度学习中的损失函数系数调整策略
在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）对模型的性能至关重要。损失函数的系数调整是为了使模型能够更好地拟合训练数据，平衡各类目标的权重。在本篇文章中，我们将探讨如何根据实际需求进行损失函数系数的调整，解决特定的分类问题。
## 一、问题背景
假设我们在处理一个多分类问题，其中有三类：A、B、C。由于类别不平衡，类别A的样本数量少于
原理温度是表征物体冷热程度的物理量,它可以通过物体随温度变化的某些特性（如电阻、电压变化等特性）来间接测量，通过研究发现，金属铂(Pt) 的阻值跟温度的变化成正比,并且具有很好的重现性和稳定性，利用铂的此种物理特性制成的传感器称为铂电阻温度传感器RTD(Resistance Temperature Detector )，通常使用的铂电阻温度传感器零度阻值为100Ω，电阻变化率为0.3851Ω/℃。
深度学习里面的温度系数通常是指在软max函数中调节类分布的平滑程度，帮助模型在预测时平衡多样性和确定性。通过调整温度系数，可以控制输出概率分布的陡峭程度，从而影响模型的决策过程。
在本文中，我将详细介绍如何解决“深度学习里面的温度系数”问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。下面是具体步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相关的开发环境和依赖库。以下
函数重载 术语“函数重载”（overload）指的是可以有多个同名的函数，因此对函数名称进行了重载。可以通过函数重载来设计一系列函数-它们完成相同的工作，但使用不同的参数列表。 术语“参数列表”也称为函数特征标（function signature）指的是函数的参数数目和参数类型，如果两个函数的参数数目和类型相同，同时
# 深度学习中Kappa系数的意义
在深度学习中，评估模型性能是非常重要的一环，而Kappa系数是评估分类模型性能的一种常用指标。Kappa系数可以帮助我们更全面地了解模型在分类任务中的表现情况，同时考虑到随机预测的影响，使得评估结果更加客观和可靠。
## 什么是Kappa系数
Kappa系数是一种用于评估分类任务中模型性能的统计指标，它考虑了分类结果的一致性和随机预测的影响。Kappa系数
原创
2024-06-06 05:00:37
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损失函数损失就是所有样本的误差的总和，亦即： 在黑盒子的例子中，我们如果说“某个样本的损失”是不对的，只能说“某个样本的误差”，如果我们把神经网络的参数调整到完全满足一个样本的输出误差为0，通常会令其它样本的误差变得更大，这样作为误差之和的损失函数值，就会变得更大。所以，我们通常会在根据某个样本的误差调整权重后，计算一下整体样本的损失函数值，来判定网络是不是已经训练到了可接受的状态。机器学习常用损
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2023-10-12 23:47:07
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------------恢复内容开始------------ 研究冲淤问题需要利用WDM方法构建DEM，需要用到瞬时海面水深图。构建瞬时海面水深图有两个大方向，1.海洋数值模型 2.遥感反演水深。这里由于海洋数值模型不太熟悉（linux、fvcom不熟悉)，转而尝试去用遥感的方法反演得到水深平面图。 初步阅读遥感水深反演的相关论文，现进行总结。 （1）首先遥感水深反演有两种不同的方向。其一是
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2023-11-23 12:34:29
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（ESL把线性回归讲的非常丰富，真的开阔视野） 目录3.2 线性回归模型的最小二乘法3.2.2 高斯-马尔可夫定理3.2.3 从简单单变量回归到多重回归3.2.4 多输出3.3 子集选择3.3.1 最优子集选择3.3.2 向前和向后逐步选择3.3.3 向前分段回归3.4 收缩方法3.4.1 岭回归Lasso Regression3.4.2 Lasso回归3.4.3 讨论：子集的选择，岭回归，Las
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2024-07-24 20:34:17
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# 如何实现“深度学习 每个batch乘以不同系数”
## 任务概述
在深度学习中，有时我们需要对每个batch的数据进行不同系数的处理。这个过程涉及到数据的预处理和模型的训练。在本文中，我将向你展示具体的实现步骤。
## 实现步骤
以下是实现“深度学习 每个batch乘以不同系数”的具体步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“深度学习 每个batch乘以不同系数
原创
2024-06-17 05:08:16
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目录《Distilling the Knowledge in a Neural Network神经网络中的知识蒸馏》翻译与解读Abstract1、Introduction2、Distillation2.1 Matching logits is a special case of distillation3、Preliminary experiments on MNIST4、Experiments
一. 前言近期在Coursera上了一门图像处理的课程 ”Image and Video Processing: From Mars to Hollywood with a Stop at the Hospital“
目前在学习第二章图像压缩的相关内容，其中比较详细的讲到了JPEG标准的处理流程，于是自己就尝试实现用matlab了一下。二. 流程（一）灰度图像压缩要对一个仅有灰度通道的图片进行JP
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2024-01-03 18:12:38
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Dice系数在图像分割和目标检测中比较常用。它的取值范围是0-1之间，越接近1说明模型效果越好。Dice系数是像素级别的，真实的目标出现在某片区域A，我们的模型预测的目标区域为B，那么Dice系数公式如下所示：...
原创
2021-06-10 16:48:10
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Dice系数在图像分割和目标检测中比较常用。它的取值范围是0-1之间，越接近1说明模型效果越好。Dice系数是像素级别的，真实的目标出现在某片区域A，我们的模型预测的目标区域为B，
原创
2022-02-24 15:03:27
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