不管何种模型，其损失函数（Loss Function）选择，将影响到训练结果质量，是机器学习模型设计的重要部分。对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数却是不容易定义的。
2014年GoodFellow等人发表了一篇论文“Goodfellow, Ian, et al. Generative adversari
1、官方数据中的NLLLoss前提：输出层的激活函数为softmax（存在问题） 分类问题可以使用MSE作为损失函数，但Pytorch官方提供了一种NLL（negative log likelihood）损失函数： &nbs
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2024-09-25 23:07:01
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按先后顺序：Dispatcher 阶段。根据Tensor 的Sparse情况 和 DispatchKeySet 选择 计算入口函数。分流走 Sparse或 非CPU/GPU设备的计算函数。DispatchStub 阶段。根据Tensor 所处Device 选择 实际计算函数Dispatch 数据类型阶段。根据 Tensor 的Data
# 如何解决 PyTorch 中损失为 NaN 的问题
在机器学习和深度学习的训练过程中，你可能会遇到损失函数值为 NaN（Not a Number）的情况。这往往会导致模型无法正常工作，因此需要解决这一问题。本文将分步讲解如何排查和解决 PyTorch 中损失为 NaN 的情况。
## 整体流程
以下是解决 PyTorch 损失为 NaN 问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 05:33:17
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机器学习是一门需要不断实验和试错的科学，拥有大量的实战经验几乎比拥有一个好的算法还要重要，没有一个机器学习模型能够对所有的问题有效。
因此，想要学好机器学习一定要有非常多的项目练习作为支撑，从实践中探寻机器学习的技法。
但一个机器学习项目的实施需要实践者拥有
丰富的机器学习理论 并具有
将理论知识实践的能力 ，这让很多机器学习小白望而却步
一、Deeplab v11、引言2、亮点3、细节 作用是保证效果不下降的情况下，降低参数和加快速度，否定了fcn的7*7卷积，会成为计算瓶颈。二、Deeplab v21、引言2、亮点3、细节 四个采用不同膨胀系数的膨胀卷积，这样每个分支的感受野大小就是不一样的，从而具备解决多 尺度问题。 使用vgg时才有后面两层全卷积层，使用resnet的话就不用。 把输入图片分别缩放到0.5，0.75，1倍输入
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
原创
2022-06-12 00:33:12
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目录卷积介绍卷积核和计算卷积输出特征图可视化nn.Conv2dF.conv2d池化层与采样池化与下采样上采样ReLUBatch NormalizationBN计算nn.BatchNorm1d(in_channels)nn.BatchNorm2d(in_channels)BN的优点经典卷积网络ImageNet图像分类任务LeNet-5 80AlexNet 2012VGG 2014GoogleNet
文章目录nan出现的原因对策1-1 数据清洗1-2 数据增强2-1 梯度清零2-2 调整网络结构2-3 改变损失函数计算方法2-4 更换参数初始化策略2-5 anchors初始化3-1 防止网络过拟合3-2 修改超参数设置 nan出现的原因nan – not a number，即训练过程不合理，数值过大/过小数据错误：” 脏 “ 数据（epoch1就出现nan）参数错误：网络设计不合理导致梯度爆
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2024-03-18 11:12:27
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目录一、什么是损失函数？二、为什么需要损失函数？三、损失函数的分类1.分类损失1.1 Categorical Cross Entropy Loss1.2 Binary Cross-Entropy1.3 KL-divergence Loss2.回归损失2.1 MSE Loss2.2 MAE Loss2.3 Pseudo-Huber Loss2.4 对比一、什么是损失函数？简单的理解就是每一个样本经过
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2024-05-28 11:26:50
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目录神经网络涵义损失函数定义最小二乘法极大似然估计（最大似然估计）交叉熵 神经网络涵义神经网络定义有很多，你可以以猫为例，他不知道猫是什么，但是你把一张猫的图片给他看，他能回答你这是一只猫的图片。这其中的关键就是你和他对于猫这个标准的差异，通过你给出的标准进行对比不断修改他的标准并逐渐向你的标准靠近的过程便是训练。当然在这个过程中，你的标准便是完美标准，他的开始标准会由你初始化处理的结果来决定，
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2023-12-13 21:55:48
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### Python中的NaN值及其处理方法
在Python中，NaN代表着缺失值（Not a Number），它通常用来表示缺失数据或无效数据。当我们在处理数据时，经常会遇到NaN值的情况，因此了解如何处理NaN值是非常重要的。
#### 什么是NaN值
NaN值是一种特殊的浮点数，表示不确定的或不可用的数据。在Python中，NaN值通常来自于pandas库，当数据中存在缺失值时，pan
原创
2024-05-19 05:34:32
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题目因此我们先分析一下题目的坑点。1：题目的图分为输入层，输出层，以及中间层。我们怎么判断呢？？？可以判断每个点的入度及出度。如果一个点的入度为零则它是输入层，出度为零则是输出层。其余情况便是中间层。因为根据原题所描述的公式中的 #include<iostream>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
queu
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2023-11-23 14:22:06
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# Python中的NaN（Not a Number）设置与应用
在数据科学和机器学习中，数据的完整性是至关重要的。然而，实际数据集中往往会存在缺失值或无效值。Python提供了一种灵活的方法来处理这些问题，其中`NaN`（Not a Number）是最常用的表示方法之一。在本文中，我们将介绍如何在Python中设置`NaN`值，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是NaN？
`NaN`
JavaScript 中的 `NaN`（Not-a-Number）是一个特殊的值，它常常让开发者无法确定某个值是否为 `NaN`。在 JavaScript 中，有几个方法可以判断一个值是否为 `NaN`，而最常用的方式是通过 `Number.isNaN()` 方法，或者使用全局 `isNaN()` 函数。下面，我们来深入探讨如何解决 JavaScript 中的 `NaN` 判断问题。
## 环境
1. 神经网络的基本概念神经网络的分层：神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成。神经元之间的连接：层与层之间有神经元连接、而层内之间没有神经元连接。连接的神经元都有对应的权重。输入层：负责接收输入的数据。输出层：从这层获取神经网络输出数据。隐藏层：输入层与输出层之间的是隐藏层。隐藏层可以有多层。 2. 激活函数 激活函数可以使神经网络逼近任意非线性函数，使
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2022-07-11 23:41:00
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请教python里有NaN这个东西吗Python 中表示 Not A Number 使用小写的 nan 可以这样定义一个 nan a = float('nan') 或者 from decimal import Decimal a = Decimal('nan') 最常见的计算有 无穷大 减 无穷大 结果为 nan float('inf') - float('inf') 判断一个数是不是 nan i
原创
2021-09-07 11:30:09
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文章目录1_1_6_05_算术运算符_四则与取模运算1_1_6_06_算术运算符_加号的多种1_1_6_07_算术运算符_自增自减运算1_1_6_08_赋值运算符这里挺关键的，为什么一个byte += int； 最后输出了byte呢？1_1_6_09_比较运算符1_1_6_10_ 逻辑运算符注意事项：1_1_6_11_三元运算符1_1_7_12_方法入门1_1_8_15_JDK9的JShell简
深度学习之目标检测之Faster R-CNN-----2016.1 几种objectproposal的方法：基于groupingsuper-pixels，如SS,CPMC, MCG; 基于slidingwindows，比如objectnessin windows和EdgeBoxes。最近的MultiBox方法使用网络来生成regionproposal，但是所用的feature
