TED有这样一个演讲How to learn from mistakes,演讲者主要分享了一些学习的体会，其中最主要的就是如何从自己犯过的错误中学习。我们自己学习工作中应该很有体会，踩过的坑下次就知道了。相反如果学习过程中一点错误都没用，那就需要担心自己的学习效率了。 好了，这里不是鸡汤文，还是谈谈正题吧。梯度消失我们同样希望自己搭建出来的神经网络能够从它的错误中学得最快，当然它们的错误由损失函
0.前言参考参考: 图像分类中的基础概念+分类任务中常见损失函数介绍 参考: 损失函数（lossfunction）的全面介绍（简单易懂版）什么是损失函数计算真实值与预测值差距的函数。为什么需要损失函数算法和模型的优化目标之一是让损失函数尽可能的小，代表真实值与预测值越接近。1.分类任务当中的损失函数1.1.0-1损失函数只看分类的对与错，当标签与预测类别相等时，loss为0，否则为1. 下面的公式
一、损失函数概念1.1 损失函数是什么？图中绿色方块为真实数据点，蓝色直线为线性回归模型的结果，可以看模型输出点与真实数据点存在一定的差距，而这个差距常用损失函数来进行描述 损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异损失函数(Loss Function): 计算一个样本的损失值代价函数(Cost Function): 计算整个训练集样本的损失的平均值目标函数(Objective Function):1
作者：Derrick Mwiti编译：ronghuaiyang正文共：3651 字 18 图预计阅读时间：11 分钟导读包括架构，损失函数，数据集，框架的整理和总结。在这篇文章中，我们将深入探讨使用深度学习进行图像分割。我们将讨论：什么是图像分割，以及两种主要类型的图像分割图像分割的结构用于图像分割的损失函数你可以用到你的图像分割项目中的框架就让我们一探究竟吧。什么是图像分割？顾名思义，这是将图像
电脑上都会有有一个显卡，显卡虽然是电脑最基本的硬件配置，但是也是电脑必不可少的一个设备。那么电脑显卡有多大，我们要怎么查看电脑显卡大小呢？第一种方法1、我们电脑屏幕的左下角都会有一个“开始”图标，我们单击该图标之后会进入到如图所示选项框，我们单击选项框上的“运行”按钮。2、选择运行之后会弹出一个对话框，我们在对话框里面的输入框里输入“dxdiag”，然后按回车键或者直接按对话框上的“确定”按钮。3
附录A 理想的损失值在训练GAN时，我们希望达到的理想状态是，生成器与鉴别器之间达到平衡。这时，鉴别器无法区分真实数据与生成器生成的数据。因为生成器已经学会了生成看起来足以以假乱真的数据。我们来计算一下，当达到平衡时，鉴别器的损失值应该是多少。下面我们分别对均方误差（mean squared error, MSE）损失和二元交叉熵（binary cross entropy, BCE）损失进行计算。
文章目录一、简介二、特点1.ReLU2.LRN与BN3.Dropout三、网络结构1.224与2272.具体结构四、代码实现1.Pytorch2.PaddlePaddle 一、简介AlexNet是由Alex Krizhevsky提出的卷积神经网络，它在ImageNet LSVRC-2010比赛中夺得冠军并且远超第二名，证明依靠深度学习得到的特征可以优于手工设计的特征，掀起了CNN的浪潮。它在深度
# 项目方案：深度学习训练结果分析与优化
## 项目背景
随着深度学习技术的发展，训练模型已经成为许多领域的重要工作。然而，深度学习模型的训练过程中存在着许多挑战，如过拟合、欠拟合、训练速度慢等问题。因此，需要对深度学习训练结果进行分析与优化，从而提高模型的性能和效率。
## 项目目标
本项目旨在开发一套深度学习训练结果分析与优化工具，帮助用户快速了解训练过程中的问题，并提供优化建议，提高模型
第七章 狄克斯特拉算法1. 使用狄克斯特拉算法如果你需要找出最快的路径，给这些路段加上时间，可使用狄克斯特拉算法。 狄克斯特拉算法包含4个步骤：找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点对于该节点的邻居，检查是否有前往他们的最短路径，如果有，就更新其开销。 （开销指的是从起点出发前往该节点需要多长时间）重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了计算最终路径2. 术语权重：用于每条边都有关联
# 深度学习热力图分析项目方案
## 项目背景
在深度学习领域，模型的可解释性逐渐引起了研究者和从业者的重视。深度学习热力图（Heat Map）是一种有效的可视化工具，它可以揭示模型在输入数据中不同特征的重要性，进而帮助我们更好地理解模型的决策过程。通过热力图，我们能够识别出哪些输入区域对模型的预测影响最大，从而提升模型的可用性和信任度。
## 项目目标
本项目旨在利用深度学习热力图分析模
## 深度学习的代码应该怎么看
深度学习是一种复杂且高度优化的算法，它在许多领域中取得了卓越的成果。然而，理解深度学习的代码并不容易。本文将介绍一种解决该问题的方案，并提供具体的代码示例。
### 问题描述
假设我们想要解决一个图像分类问题，例如将图片分为猫和狗。我们已经获取了一个包含许多标记好的图片的数据集，并且希望使用深度学习来训练一个模型来自动分类新的未标记图片。
### 解决方案
原创
2023-08-16 15:51:28
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通过软件查看显存参数说了这么多深奥的东西，相信各位读者也看腻了，所以接下来来点干货，我来教教DIY初学者如何查看显卡的显存参数。需要的软件就一个，那就是显卡最强检测软件——GPU-Z，这款软件可谓是DIY玩家的必备软件，其知名度已经无需赘言。GPU-Z最核心的要务就是显卡信息与状态的显示，其界面虽然简洁清晰，但整体信息呈现量却并不小。我们这次主要用这款软件查看显存相关参数，所以就不对GPU部分的参
前提： 前向传播经过若干个神经元，再经过激活函数，最终得到结果，然后输出损失函数，根据损失函数再进行反向传播，及传递梯度，调整权重。 并不是根据激活偶函数输出直接返回梯度值，而是在计算损失函数的基础上进行反向传播梯度。更多的是按照小批量的处理，累计梯度求平均值，最后进行梯度下降。损失函数与分类函数svm和折叶损失：举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值 s=[13,-
常见的损失函数1 分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2 回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1 损失 在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：损失函数 （loss function）代价函数（cost function）目标函数（o
# 项目方案：使用深度学习预测并评估准确率
## 1. 问题描述
在许多实际情况中，我们需要用机器学习的方法来进行预测。而对于深度学习模型，准确率评估是非常重要的一个指标。本项目方案旨在提供一种使用深度学习进行预测，并评估预测准确率的方法。
## 2. 数据准备
首先，我们需要准备用于训练和评估的数据集。该数据集应包含输入特征和对应的目标值。例如，我们可以使用一个包含房屋特征和对应房价的数据集
一、Loss Function
什么是Loss Function？wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values。Loss Function中文损失函数，适用于用于统计，经济，机器学习等领域，虽外表形式不一，
0、前景介绍对于线性回归模型适用于输出为连续值的情景，但是在模型输出是一个像图像类别这样的离散值时。对于这样离散值的预测问题，通常使用一些例如sigmoid/softmax的分类模型。1. 图像分类任务假设下面两个模型都是通过softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值：模型1：预测真实是否正确0.3 0.3 0.40 0 1 (猪)正确0.3 0.4 0.30 1 0 (狗)正确0.1 0.
图遍历介绍所谓图的遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历 (2)广度优先遍历图的深度优先搜索(Depth First Search)深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点， 可以这样
先上图：这里需要理解下，深度图左右两边，绿色代表买部分，红色代表卖部分，买部分从中间到最左边，price依次递减，卖的价格从中间到最右边价格依次递减，纵坐标这里给的是累计的交易量；理解了要绘制的深度图，我们就可以开始绘制了。style部分主要主要涉及买卖部分的line ，背景，字体大小，字体颜色等，以及深度图单点以及长按等属性；直接上代码：<declare-styleable name="D
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2018-11-26 14:19:44
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一、背景 语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界信息丢失。DeepLab V3设计的ASPP模块较好的解决了第一个问题，而这里要介绍的DeepLabv3+则主要是为了解决第2个问题的。 &
