需求真的是千奇百怪，最近项目需要修改多年前通过tensorflow转换得到的ONNX模型，关键转换前的tensorflow模型已经神秘地失踪了本小姐真是无力吐槽，这个班真是一天都不想上了，冷静下来想想，这个“不想上班”的想法还是太年轻，毕竟挣钱要紧，然后记录一波打工人的艰难之旅，dddd（懂得都懂） 友情提示：阅读该内容大概
相邻的border会平分所占的区域，出现一个斜线，
.my_triangle{
width: 10px;
height: 10px;
background-color: blue;
border-width: 100px ;
border-style: solid;
我们做分类算法训练时，如果训练集里的各个类别的样本数量不是大约相同的比例，就需要处理样本不平衡问题。也许你会说，不处理会怎么样呢？如果不处理，那么拟合出来的模型对于训练集中少样本的类别泛化能力会很差。如何解决这个问题呢？一般是两种方法：权重法或者采样法。权重法是比较简单的方法，我们可以对训练集里的每个类别加一个权重class weight。如果该类别的样本数多，那么它的权重就低，反之则权重就高。如
样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数： class_weight class_weight有什么作用？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题： 第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分类为合法用户
关于数模的一些模型一、层次分析法（AHP）基本模型1、基本步骤1. 分析各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。2. 通过相互比较确定各准则对于目标的权重及各方案对于每一准则的权重，构造成比对比较阵/正互反矩阵（判断矩阵）。 a(i)(j)表示的意义是：与指标j相比，i的重要程度。（i=j时同等重要出记为1） a(i)(j)*a(j)(i)=1其余矩阵如下3. 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则
原文是谷歌大神工程师写的一篇文章，看到之后觉得很不错，能够直观地让你深入理解权重初始化方式以及激活函数对模型训练的影响。本文是对原文的解读，并附上了自己的理解以及代码实现。首先，一个好的权重初始化方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。初始化权重的必要条件1：各网络层激活值不会落在激活函数的饱和区域；初始化权重的必要条件2：各网络层激活值不会都非常接近0，也不会都远离0，最好是均值为0（以0为
在人工智能领域，大模型是指拥有超过10亿个参数的深度神经网络，它们能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。目前，大模型已经成为人工智能领域的热点话题，受到了广泛的关注。大模型的发展历程 随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习算法的不断优化，大模型的发展也越
嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。 也就是将那些极小性指标，中间型指标，区间型指标对应的数据全部化成极大型指标，方便统一计算和处理。将正向化后的矩阵标准化。 也就是通过标准化，消除量纲的影响。计算得分并排序 公式就是。对于上述和的计算，我们往往
先写在前面的话这篇笔记写下来，感觉似乎在我所学范围内对着两种模型简单模式的使用好像并不广泛，也不见什么复杂的例子。复杂的模式也没有去讲……看看之后还有没有相关的内容吧，之后再补。评价模型加权平均适用于每一项权重和评分都容易获得 对应的权重乘以对应的数值再求和。层次分析适用于没有给出权重和分析，需要自己定义的情况构造判断矩阵准则颜值C1 稀有度C2 知识C3 趣味性C4两两比价：Ci相对于Cj的重要
本文是我对使用软件计算模型中参数的过程概念理解的简介~！了解这有利于软件的使用者理解软件使用软件求解参数进行模型时的一堆琐碎的选项有帮助，也便于将药动学模型中的一些概念与数学中常用的一些概念联系起来。模型估计参数的前提条件：估算的前提条件：自变量(时间，给药方案)+因变量（浓度）+模型结构对于药动学模型，自变量为：时间，给药方案，（给药方案就是给药的时刻+剂量）;因变量为：采集得到的样品的血药浓度
目录初始重量并观察训练损失数据集和模型导入库并加载数据可视化一些训练数据定义模型结构初始化权重全部为0或1比较模型行为均匀分布统一初始化，基线设置权重的一般规则正态分布（Normal Distribution）自动初始化在本课中，您将学习如何为神经网络找到好的初始权重。权重初始化只发生一次，即在创建模型时和训练之前。具有良好的初始权值可以使神经网络接近最优解。这使得神经网络能够更快地得到最佳解。初
文章目录数学建模常见的一些方法1. 层次分析法(The analytic hierarchy process, 简称AHP)1.1 直接问权重的弊端1.2 一致性检验的步骤1.3 三种方法计算权重算术平均法几何平均法特征值法1.4 层次分析法的一些局限性 数学建模常见的一些方法1. 层次分析法(The analytic hierarchy process, 简称AHP)建模比赛中最基础的模型之一
# PyTorch 层的权重是怎么保存到 Module 里的
## 引言
在深度学习中，模型的权重是非常重要的一部分。它们通过训练过程中不断调整，以使模型能够更好地适应输入数据。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了一种简单且灵活的方式来定义和训练神经网络模型。在 PyTorch 中，模型的权重是通过 `Module` 类进行管理和保存的。本文将介绍 PyTorch 中的权重保存机制，
YOLO系列 — YOLOV7算法（六）：YOLO V7算法onnx模型部署有很多人来问我，基于YOLO v7算法训练出来一个权重文件，如何进行部署。所以特地写一篇部署的blog~ 一般，我们基于pytorch深度学习框架训练出来的权重文件是pt格式的，我们可以用python来直接调用这个文件。但是实际工业中，一般都是c++去调用权重文件的，所以我们需要将pt权重文件转换为能用c++去调用的格式。
参考l2正则L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题。权重衰减（weight decay）weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作
目录：topsis简介topsis法基本原理数据正向化 2.1. 极小型指标转化为极大型指标 2.2. 中间型指标转化为极大型指标 2.3. 区间型指标转化为极大型指标标准化评分构建总结0. topsis简介 Topsis法，全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻译为优劣解距离法，该方法能够根
目录一、评价类模型1.AHP（层次分析法）2.TOPSIS法（优劣解距离方法）二、插值与拟合模型1.插值算法2.拟合算法（cftool工具箱）一、评价类模型1.AHP（层次分析法） 最基础的评价类模型，通过打分解决评价类问题（两两比较，推算权重）。 Matlab代码：disp('请输入判断矩阵A')
A=input('A=
模型检测学习一、模型检测概论1.1 模型检测所解决的问题：保证并发系统正确性和可靠性1.2 特点：自动化程度高、简洁明了1.3 发展：用于描述并发系统性质的CTL逻辑 符号模型检测技术1.4 基本思想： 用状态迁移系统（S）表示系统的行为，用模态/时序逻辑公式（F）描述系统的性质,这样“系统是否具有所期望的性质”就转化为数学问题“状态迁移系统 S 是否是时序逻辑公式 F 的一个模型？”，这个问题是
STL只能用来表示封闭的面或者体，stl文件有两种：一种是ASCII明码格式，另一种是二进制格式
STL格式及其转换 近期接触了3D打印的一些东西，也制作了一个vrml转stl的插件，对该领域多了一些认识。 目前尚没有打印机直接支持stl、obj等格式，在打印之前需使用厂家提供的软件将stl等格式转换为G-CODE（G指令），也就是切片过程。打印过程
在上一章里，为了演示的方便，我们选择了一个简单的模型。但是如前所述，在实际的生产环境中，一方面我们的模型更为复杂，另一方面我们的贴图也不是普通的照片，而是处理过的uv图。uv图就是xyz三维图通过变换形成的二维图，类似数学里面学的极坐标变换。UV图的制作可以借用一些软件工具完成，在blender里面也有UV图编辑器。这一节我们选用three.js官方例程中的一个加载头部模型的示例。原示例有三百多行
