一. 损失函数 在上一讲的线性分类器中，我们使图像与一个权重w相乘，然后输出每个分类可能性的分数。某个类别的分数越高，图像就越有可能是这一类。但是如何确定w的好坏，我们需要一个评价的标准。 我们可以把w输入到一个函数中，这个函数会返回对w的评价结果（一个分数），这个函数的返回值反映了w的好坏。这个函数我们就叫做损失函数。 1.1 多分类
0. 伪瞬态作用 为什么要使用伪瞬态的算法？伪瞬态的作用实际上是增加收敛性的，当你的稳态计算收敛性不好时，可以将稳态计算更改为伪瞬态计算，收敛性会增强。 当然还可以通过前面所说的降低松弛因子的方式来增强收敛性。 但是，伪瞬态并不是真正的瞬态，它虽然会出现时间步长这种概念，但是在每个时间步长并不收敛，而只是最终的计算结果收敛，因此当计算只考虑稳态结果时可以使用伪瞬态算法，而如果考虑某时刻的结果，则必
1. Fluent质量和能量守恒 Fluent收敛性的判断有时候很让人头疼，我们在三十二、Fluent收敛判断标准及方法中概括的讲述过几种收敛标准。 通常我们判断是否收敛最直接的就是看残差曲线，但是很多时候，残差曲线（尤其连续性曲线）一直是平的，连下降的趋势都没有。这时候最正确的做法应该是监测比较重要的物理量，查看其是否稳定。 如果监测的几个物理量都很稳定，那可以忽略残差曲线而认为计算已经达到收敛
读了篇自己很早以前的写的一篇文章，学到了不少，然而和最近的一些新想法相冲突，所以本文先抽象简化之前那篇，最后加上浙江温州那段，后面有时间再写关于多维填充导致的尺度不变性的解释，也就是幂律的终极根源。洛伦兹曲线洛伦兹曲线 可以帮助人们在一幅图中看清楚社会财富的分配情况。第1步，画出横坐标。让参与财富分配的人按照自己收入从低到高依次从左到右等距排队：第2步，画出纵坐标。横坐标任意区间对应的那部分人在纵
softmax也是一个用于多分类的线性分类器。 首先来看看softmax的损失函数和梯度函数公式 结合惩罚项，给出总的损失函数： L = -(1/N)∑i∑j1(k=yi)log(exp(fk)/∑j exp(fj)) + λR(W) 下面有几个准备函数也要理解： Li = -log(exp(fyi)/∑j exp(fj)) ：这个就是最基本的softmax函数，也就是本应该正确的分类得
要判断Stochastic Gradient Descent是否收敛，可以像Batch Gradient Descent一样打印出iteration的次数和Cost的函数关系图，然后判断曲线是否呈现下降且区域某一个下限值的状态。由于训练样本m值很大，而对于每个样本，都会更新一次θ向量（权重向量），因此可以在每次更新θ向量前，计算当时状况下的cost值，然后每1000次迭代后，计算一次avera
基于python语言，实现模拟退火算法（SA）对多车场车辆路径规划问题（MDCVRP）进行求解。 目录往期优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码 1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 求解效果（1）收敛曲线（2）车辆路径3. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可
1. L2 loss （均方损失）除以2就是可以在求导时2和1/2可以相乘抵消。蓝色的曲线表示：y=0时，变化预测值y’的函数。 绿色曲线表示：似然函数。e^-l。 是一个高斯分布。 橙色的线：表示损失函数的梯度可以看到：但真实值y‘和真实值隔得比较远的时候，梯度的绝对值比较大，对参数的更新是比较多的。随着预测值慢慢靠近真实值的时候，靠近原点的时候，梯度的绝对值会变得越来越小，也意味着参数更新的幅
系列文章目录第七章 Python 机器学习入门之特征缩放与多项式回归 系列文章目录文章目录一、如何检测梯度下降是否收敛二、学习速率的选择三、特征工程四、多项式回归 一、如何检测梯度下降是否收敛检测梯度下降是否收敛 checking gradient descent for convergence当我们进行梯度下降时，怎么知道它是不是收敛，找到接近代价函数的全局最小值的参数 其中一个关键
Deep learning在计算机视觉方面具有广泛的应用，包括图像分类、目标识别、语义分隔、生成图像描述等各个方面。本系列博客将分享自己在这些方面的学习和认识，如有问题，欢迎交流。在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数：平方误差损失SVM损失softmax损失其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数在实际应用中非
写在前面在看斯坦福的次cs231n课程，里面提到一些机器学习的基础知识，比如损失函数，优化算法，正则化形式等等。然后有一些知识也都记不起来了，索性就在博客上再回顾一遍顺便记录下来日后方便查阅。今天就先整理机器学习算法中常用的几种优化损失函数的优化方法，主要有：梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法以及解决约束优化问题的拉格朗日乘数法。1. 梯度下降法（Gradient Desce
深度学习损失函数在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：1、信息流forward propagation，直到输出端；2、定义损失函数L(x, y | theta)；3、误差信号back propagation。采用数学理论中的“链式法则”，求L(x, y | theta)关于参数theta的梯度；4、利用最优化方法(比如随机梯度下降法)，进行参数更新；5、
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 \(y-f(x)\)
文章目录1. 命名空间2. 如何开启TensorBoard3. 一个简单的神经网络应用TensorBoard4. 其他summary函数 Tensorflow提供了一个可视化工具TensorBoard。TensorBoard可以有效的展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。 1. 命名空间 在TensorFlow的默认视图中，T
在深度学习中，我们经常用到损失函数，损失函数选择使用情况直接决定我们模型训练效果。在pytorch深度学习中存在很多种损失函数。主要分为19种。 1、均方误差损失 MSELoss 2、交叉熵损失 CrossEntropyLoss 3、KL 散度损失 KLDivLoss 4、L1范数损失（L1_loss） 5、L2范数损失（L2_loss） 6、平滑版L1损失 SmoothL1Loss 7、二进制交
损失函数最小二乘法极大似然估计法交叉熵 【本文根据B站-王木头学科学-视频所学】 在梯度下降中，所求的梯度其实就是损失函数的梯度。损失函数有三种设计方法： （1）最小二乘法 （2）极大似然估计法 （3）交叉熵法什么是损失函数呢？ 其实就是我们想的模型标准和现实模型相比较，相差多少的定量表达。那么损失函数如何设计出来的呢？背后的含义是什么？最小二乘法公式：举例 存在一个神经网络，用于判断输入的图片
# 机器学习收敛曲线的实现流程
为了帮助这位刚入行的小白理解如何实现机器学习收敛曲线，我们将按照以下步骤进行说明。首先，我们需要明确什么是机器学习收敛曲线。
机器学习收敛曲线是指在训练机器学习模型时，随着训练轮数的增加，损失函数的变化情况。通过绘制收敛曲线，我们可以了解模型训练的效果和模型的收敛情况，从而帮助我们进行模型选择和调优。
## 实现流程
下面是实现机器学习收敛曲线的流程。我们将
原创
2023-07-27 05:06:36
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归总一下从头复现论文或是自己写网络模型进行训练时遇到过的一些问题。主要包括train loss不收敛，train loss收敛但是val acc低，train loss收敛但是仍然不够低（训练技巧）本文主要从这三个问题入手，列出常见的问题可能性以及排查方式，以及容易被人忽略的一些原因，例如对BN处理对一些细节。 1. train loss不收敛，震荡基础问题（a） coding
6.3.1 收敛性数值计算方法的收敛性是指，当取步长趋近于零时，数值解趋近于精确解的速度。一般来说，数值计算方法的收敛性是判断其优劣的重要指标之一。数值计算方法的收敛性可以通过数学分析来研究，一般需要对数值解和精确解之间的误差进行估计，以得到其误差的渐进界，从而判断数值计算方法的收敛速度和收敛阶数。具体来说，如果数值解与精确解之间的误差在取步长趋近于零时呈现出一定的收敛速度和收敛阶数，那么该数值计
1.算法收敛，收敛与发散对应，收敛是指迭代若干次之后，目标量收敛曲线趋于平稳，趋于定值，而发散是无论迭代次数多大，收敛曲线均一直跳动无法趋于定值。2.收敛能不能求得最优解？能否收敛到最优解，分为局部最优和全局最优，主要看你的目标函数的性质，是多峰还是单峰，跟初值的选择也有关系
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2023-06-13 20:18:12
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