引言本文介绍了一些销量预测相关的误差指标. 它们可以被分为两类: 绝对误差和绝对百分比误差. 前2节介绍销量预测问题及相关概念. 第3节我们介绍3种绝对误差, 并比较它们对异常值的敏感性. 由于绝对误差不适合比较多个商品或多个时段的预测结果, 在第4节我们介绍3种百分比误差. 在这一节, 我们重点强调了它们的优点和缺陷. 第5节是误差指标比较结果的汇总. 在第6节中, 我们用一个例子充分说明了百分
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2024-06-09 07:16:42
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# 深度学习模型中损失值衰减是什么？
在深度学习中，损失函数是用于衡量模型预测值与真实值之间的差距的指标。损失值衰减（Loss decay）则是指随着模型训练的进行，损失值逐渐减小的过程。本文将通过讲解损失值衰减的概念、原因和实际使用中的示例代码，为读者提供一个全面的理解，并且在文中使用 Mermaid 语法展示相关类图。
## 损失函数的基础
在深度学习模型训练中，损失函数的选择极为重要。
监督学习及其目标函数 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
# 深度学习中的损失值：理解与实现
在深度学习中，损失值（Loss Value）是一个核心概念，它用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。损失值越小，表明模型的预测越准确。本文将带领你了解损失值的含义，流程以及如何在代码中实现它。
## 深度学习中的损失值流程
首先，我们需要了解计算损失值的整体流程。以下是一个简单的表格，总结了实现损失值的步骤：
| 步骤 | 描述
# 深度学习损失值是什么意思
深度学习是一种机器学习的分支，通过模拟人脑的神经网络结构来实现对复杂问题的建模和解决。在深度学习中，损失值（Loss）是一个重要的概念，用于衡量模型的预测结果与真实值之间的差异。
## 什么是损失值
损失值是深度学习模型在训练过程中的一种指标，用于评估模型预测结果与真实值之间的误差大小。在训练过程中，模型通过不断调整自身的参数，使得损失值最小化，从而提高模型的准
原创
2023-08-20 08:08:47
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最近需要对yolov5网络框架进行改进，改进训练的过程当中发现了一个奇怪的问题。 从tensorboard的图像过程中看出，bbox_loss,cls_loss在训练预测之后正常下降，当时obj_loss置信度
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2023-11-06 21:39:39
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本文是B站李宏毅老师机器学习学习笔记。本文主要解决模型在不同训练阶段出现问题的解决方法。我们说的Deep Learning的三个步骤如下，但是模型在训练集和测试集上得到的结果不一定太好，如果是在训练集上得到的结果不理想，那么就是最后一步选择模型的时候出现问题；如果在训练集上良好，在测试集上结果不好，那就属于过拟合。Recipe of Deep Learning针对不同时间段出现问题的解决方法。训练
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2024-05-09 09:29:19
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1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性广义上的可解释性指： 在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。 比如我们在调试 bug 的时候，需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。比如在科学研究中面临一个新问题的研究时，我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状，以获得对研究方向的正确认识。反过来理解，如果在一些情境中我们无法得到相应的
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2024-07-29 14:43:38
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在深度学习的广阔领域中，“损失值”（Loss Value）是一个至关重要的概念。简单来说，损失值反映了模型预测结果与实际结果之间的差距。通过不断优化这个损失值，深度学习模型能够提高预测精度，从而实现更好的性能。
为了更深入地理解损失值的含义，我们将从背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等多个角度来剖析这一主题。
### 背景描述
在深度学习中，模型的学习过程实际上是一个优化过程。我们通
在我们进行输出处理时要将数据集划分为训练集、验证集、测试集。当我们模型训练后为什么不在训练集上对模型进行评估呢？原因很简单：我们如果采用训练集进行模型评估，仅仅过去几轮，模型就会过拟合，也就是模型在训练数据上始终在提高，但是在前所未见的数据(也就是不在训练集内的数据）上的性能则不再变化，甚至是开始下降。
# 深度学习损失是什么意思
## 引言
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经元的工作方式来实现智能任务。在深度学习中，我们通过训练神经网络来学习输入数据之间的复杂关系。而损失函数则是评估我们的模型预测与真实值之间的差异的一种指标。在本文中，我们将介绍深度学习损失的概念、常见的损失函数以及如何计算和优化损失。
## 深度学习损失的概念
在深度学习中，模型的目标是最小化损失函数。损失
原创
2023-08-14 15:20:15
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An Advanced Deep Generative Framework for Temporal Link Prediction in Dynamic Networks 摘要：时间链路预测的主要挑战是捕捉动态网络的时空模式和高度非线性。受图像生成成功的启发，我们将动态网络转换为静态图像序列，并将时间链接预测表述为条件图像生成问题。为了有效地解决具有挑战性的时间链接预测问题，我们提出了
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2024-05-18 19:12:20
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卡尔曼滤波 预测函数
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2023-05-30 11:58:22
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简介损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的参数估计（parameteric estimation） [1] ，在
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2024-03-14 18:17:41
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作者：Ravindra Parmar 损失函数（Loss Function）不同于激发函数（Activation Function），是指一种将样本空间中的一个样本，通过某种映射关系，解释为某种结果的一种函数。更通俗地说，在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误程度的函数。机器通过损失函数进行学习。这是一种用于评估算法在给定数据情况下，衡量泛化程度的方法。如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会
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2023-12-05 16:05:39
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说到机器学习，初学者听到最多的就是 损失函数了吧 我对这个词也是一头雾水 好像今天一个定义明天又是一个定义 ，读了大量的文章和博客 终于有点起色 （感谢论坛各位大佬）这里用自己的简单语言大致说下什么是损失函数 如果一个地方看不懂就换个博客看 总会有适合你的文章 万一这篇就是了呢首先我们需要了解损失函数的定义是什么：衡量模型模型预测的好坏可能这么说有点小小的抽象 ，那么在解释下，损失函数就
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2024-05-09 22:27:43
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# 理解深度学习训练中的验证损失
在深度学习的训练过程中，通常会使用一个指标来评估模型的性能，而这个指标就是“验证损失”。对于一个刚入行的小白而言，了解什么是验证损失以及它在模型训练中的重要性是至关重要的。本文将带你逐步了解这一概念，并示范如何在深度学习模型中使用验证损失。
## 深度学习训练的流程
在我们开始介绍验证损失之前，让我们先理清深度学习模型训练的基本流程。下面的表格概述了整个训练
1 Introduction 这句话总结得非常好。对于SPP模块来说，它会通过在不同分辨率上对特征进行池化操作来获得丰富的上下文语义信息；对于后者encoder-decoder架构来说，能够获得很好的目标边界信息。指出的问题：由于STOA神经网络结构和GPU内存的限制，在计算上提取比输入分辨率小8倍甚至4倍的特征图是禁止的，意思就是计算开销非常大。作者拿ResNet101为例，当使用空洞卷积提取比
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
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2024-09-26 00:06:57
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深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。 MSE损失+Sigmoid激活函数的问题先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。回顾下Sigmoid激活函数的表达式为： 函数图像如下： 对于S
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2024-01-02 09:12:59
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