激活函数将线性的计算进行了非线性的处理线性激活函数输入什么输出什么，一般在网络最后一层使用 线性转换即使是经过多次转换，因为它没有对输入进行任何操作，所以这种激活函数使用1个和使用N个效果一样sigmoid激活函数将输入映射到0到1 之间，严格递增函数 tanh relu 当使用sigmoid时，就是一个逻辑回归模型，所以说逻辑回归是神经网络的一个特例 逻辑回归仅仅使用了一个神经元 softma
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2023-11-03 12:45:25
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传统的语言模型在预测序列中的下一个单词时只会考虑到前面的有限个单词，RNN与之不同，RNN网络会根据前面已经出现的所有输入来调整整个网络。下图是RNN网络的典型结构：Xt表示在t时刻的输入，ht表示t时刻的隐藏层状态，yt表示t时刻的输出。每一个隐藏层都有许多的神经元，这些神经元将上一层的输入做线性变换（矩阵乘法，也就是乘以权重），然后再使用非线性激活函数进行激活。t时刻的输入Xt和t-1时刻的隐
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2023-08-09 00:23:14
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面试中被boss问到我了解的损失函数有哪些？？？瞬间懵逼。。现在总结几种常见的损失函数：（1）0-1损失：L = L(Y, f(x)) = 1 if ( Y != f(x)) else 001损失感觉实际使用的地方很少，只是判断函数值是否为GT，而且这个损失函数是非凸的，可以统计有多少样本预测出错。勘误：01损失在SVM中出现，只是由于01误差非凸，不连续的数学性质不好，导致目标函数不易求解，所以
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2023-07-17 21:20:54
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1、模型结构——CBOW 输入层：上下文单词的onehot。单词向量空间dim为V，上下文单词个数为C所有onehot分别乘以共享的输入权重矩阵W。V*N矩阵，N为自己设定的数，初始化权重矩阵W所得的向量相加求平均作为隐层向量，size为1*N.乘以输出权重矩阵W'得到向量1*V激活函数处理得到V-dim概率分布，对应V个单词概率最大的index所指示的单词为预测出的中间词与true l
\(f(x)\)与真实值\(Y\)的不一致程度，从而衡量模型预测的好坏。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。常用损失函数 常见的损失误差主要有以下几种：0-1损失(Zero-one loss)：主要适用于分类问题中；对数损失（Log loss）:主要用于逻辑回归问题中；铰链损失（Hinge
NLP分类任务可以分为单标签和多标签，在进行这些分类任务的时候，怎么选择损失函数呢？一、单标签分类任务单标签分类任务很简单，就是一个样本只有一个标签；进一步，根据类别的多少可以分为二分类和多分类。1、二分类任务只有2个类别，非A即B，那么这种情况下，可以采用如下的方式：a、sigmoid激活函数+BCELoss训练代码实现方式如下#output [B,C]
output = torch.sigmo
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
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2023-09-04 21:58:54
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参考博客 https://blog.csdn.net/WinterShiver/article/details/103021569 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58883095 https://blog.csdn.net/jclian91/article/details ...
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2021-07-27 13:36:00
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建立隐藏层及损失函数引用翻译：《动手学深度学习》通过多类逻辑回归（也称为softmax回归）,将服装图像分为10个可能的类别。为了达到这个目的，我们必须学会如何处理数据,将我们的输出转化为一个有效的概率分布（通过 “softmax”）。如何应用一个适当的损失函数,以及如何对我们的参数进行优化。现在，我们已经涵盖了这些初步的内容。我们就可以把注意力集中在使用深度神经网络设计强大的模型这一更令人兴奋的
我发现这种数学问题，国内的教材，就会给你整的罗里吧嗦，说不清楚，让人非常难理解损失函数（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”的函数梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型 前言：网络模型训练的实
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2023-08-09 00:23:45
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一、易混概念二、损失函数三、正则化1. 正则化为什么可以避免过拟合？正规化是防止过拟合的一种重要技巧。正则化通过降低模型的复杂性， 缓解过拟合。过拟合发生的情况，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，就是过拟合的情况，拟合函数考虑到了每一个样本点，最终形成的拟合函数波动很大，也就是在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的系数非常大，就是模型中的w会很大。&nb
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2023-10-30 20:50:21
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# NLP领域常见损失函数
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一门重要的研究方向。在NLP任务中，损失函数（Loss Function）是模型训练的关键组成部分。损失函数可以用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异，从而指导模型的学习和优化过程。本文将介绍NLP领域常见的损失函数，并给出相应的代码示例。
## 1. 交叉
原创
2023-09-16 06:59:25
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# NLP中的损失函数
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，涵盖了从文本处理到机器翻译的各种任务。在NLP中，损失函数是一个关键的概念，用于衡量模型预测和真实标签之间的差异，从而指导模型的训练和优化。
本文将介绍NLP中常见的损失函数及其应用，并提供相应的代码示例。文章将分为以下几个部分：
1. 什么是损失函数
2. N
简介 DeepLab V3+通过添加一个简单而有效的解码器模块， 从而扩展了DeepLab V3，以优化分割结果，尤其是沿对象边界的分割结果。 我们进一步探索Xception模型，并将深度可分离卷积应用于 Atrous空间金字塔池和解码器模块，从而形成更快、更强大的编码器-解码器网络。 网络结构 DeepLab V3+的主要模型结构如下图： 这里的结构分为了两部分：encoder和decod
这篇我简单梳理了一下现在火热的对比损失和交叉熵损失之间到底存在什么样的关系。废话少说，直接进入正题。数据集D 假如我们有样本 这里表示每个样本 是长度为 的向量，而标签 是长度为 的binary向量，代表一共有 个不同的类别。 交叉熵损失交叉熵损失(Cross-e
一、training网络简介流程和inference大部分一致，在下图中我们将之前inference就介绍过的分类、回归和掩码生成流程压缩到一个块中，以便其他部分更为清晰。而两者主要不同之处为：网络输入：输入tensor增加到了7个之多（图上画出的6个以及image_meta）,大部分是计算Loss的标签前置损失函数：添加了5个损失函数，2个用于RPN计算，2个
损失函数的学习一、损失函数的概念二、回归损失（Regression Loss）1.L1 Loss2.L2 Loss3.Smooth L1 Loss4.IoU Loss5.GIoU Loss6.DIoU Loss7.CIoU Loss8.F-EIoU Loss8.CDIoU Loss三、分类损失1.Entropy2.Cross Entropy3.K-L Divergence4.Dice Loss5
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2023-09-13 09:20:57
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保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 五一. 损失函数二. 精度计算三. 模型编译四. 模型训练五. 代码下载 上一篇文章 我们实现了数据的增强和数据读入 Generator, 那现在能不能进行训练了呢? 还是不行. 因为还有一个特别重要也是很多人最棘手问题: 损失函数一. 损失函数Faster R-CNN 的损失函数跟其他常见的分类损失函数不一样. 我们入门时学的分类网络的损失函
概述说到语义分割，谷歌的DeepLab系列都是一个无法绕过的话题。目前这个系列共出了4个版本：V1、V2、V3和V3+。本文主要关注DeepLabV3+和DeepLabV3。V1、V2作为前作，有一定的参考价值，但是我精力有限，这两篇主要从其它总结材料里学习而不是原论文，V3和V3+才是我的重点。一个系列看下来，感觉好漫长，半辈子都快过去了，虽然实际时间不到两周。DeepLabV1、V2的回顾语义
在Oracle自拓展SQL功能中，分析函数（Analytical Function）是非常强大的工具。本篇我们介绍几个Oracle典型的排序分析函数，来帮助我们解决实际问题。1、从rownum谈起 选择Oracle 11gR2进行测试 基础表EMP，并对字段 sal 排序常见的功能需求，是先用order by排序，之后用rownum从1开始标记。但是，rownum往
