1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图 上面是
# PyTorch SNR计算公式实现
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch来实现SNR（信噪比）计算公式。SNR是一种衡量信号与噪声之间比例的指标，可以帮助我们评估信号的质量。我们将按照以下步骤来实现这个功能：
1. 加载数据
2. 计算信号的功率
3. 计算噪声的功率
4. 计算SNR
## 步骤说明
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 加载数据 |
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
# PyTorch交叉熵损失函数
在深度学习中，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，尤其在多分类问题中使用广泛。在PyTorch中，我们可以使用`nn.CrossEntropyLoss`模块来定义和计算交叉熵损失。本文将介绍交叉熵损失函数的原理，并给出使用PyTorch计算交叉熵损失的示例代码。
## 交叉熵损失原理
交叉熵损失是一种度量两个概率分布之
原创
2023-07-18 12:23:50
135阅读
文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
转载
2023-08-01 15:24:09
474阅读
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
转载
2021-08-19 15:52:00
362阅读
2评论
一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
86阅读
这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
本文将给出NLP任务中一些常见的损失函数（Loss Function），并使用Keras、PyTorch给出具体例子。 在讲解具体的损失函数之前，我们有必要了解下什么是损失函数。所谓损失函数，指的是衡量模型预测值y与真实标签Y之间的差距的函数。本文将介绍的损失函数如下：Mean Squared Error（均方差损失函数）Mean Absolute Error（绝对值损失函数）Binary
转载
2023-09-04 21:58:54
136阅读
对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模型预测的概率为 y^i（0 ≤ y^i ≤ 1），则它的
代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\
pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之合并与分割目录合并----cat合并----stack拆分----split拆分----chunk 目录合并----cat假设有两份数据，一份是属于班级1-4的成绩，一份是属于班级5-9的成绩。 现在要将两份数据进行合并，使用cat函数，参数一传入要合并的数据，用list形式，参数二传入合并的维度dim=0，说明合并第一个维度，因此[4,3
转载
2023-08-25 23:34:53
92阅读
小白学Pytorch系列–Torch.optim API Scheduler(3)torch.optim.lr_scheduler提供了几种根据时期数量调整学习率的方法。torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 允许根据某些验证测量值降低动态学习率。 学习率调度应在优化器更新后应用;例如，你应该这样写你的代码 ’ Demo:optimizer = opt
pytorch的tensor排序为：batch、channel、height、width lenet的结构先后顺序为：卷积、下采样、卷积、下采样、3个全连接层 以下控制台的截图有两个颜色是在两台电脑实现截图的（本篇文章非一次写完）。网络的大概结构如图： 目录结构准备编写网络结构torch.nn.Conv2d（卷积层）：torch.nn.MaxPool2d（池化层）：torch.nn.Linear（
一.导入必要的库import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.utils.data.dataloader as dataloader
import pdb
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE
记录使用PyTorch过程中所踩过的一些坑，尽量保持遇坑则更新！0、数据保存现象描述： 只想保存一部分tensor到本地，数据明明不多，但保存下来却巨大；导致无法完成训练，显存被用完（排除模型太大的因素，并且总的数据小于显存大小）。原因： 假设一个tensor的size()为[6,1400,64]，想要保存[6,1,64]这些数据，却发现保存的时候每次将全部的[6,1400,64]数据都保存了下来
随手写了备忘录居然还被cver转载了--------------------------------------------------最近刚开始用pytorch不久，陆陆续续踩了不少坑，记录一下，个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑，也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴，持续更新，也祝愿自己遇到的坑越来越少。首先作为tensorflow的骨灰级玩家+轻微强迫症患者，一路打怪升级，从0.6版本用到1.
损失函数nn.L1Loss创建一个衡量输入中每个元素之间的平均绝对误差 (MAE) 的标准XX和目标是的是的.nn.MSELoss创建一个标准，用于测量输入中每个元素之间的均方误差（平方 L2 范数）XX和目标是的是的.nn.CrossEntropyLoss该标准计算输入和目标之间的交叉熵损失。nn.CTCLoss联结主义时间分类损失。
原创
2022-03-29 17:33:21
572阅读
