https://access.redhat.com/solutions/2487951SOLUTION 已验证- 已更新2017年五月4日19:30-English环境Red Hat Enterprise Linux 7.2问题 The value ofdev_loss_tmois set to20but still getting the50...
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2021-10-25 15:03:41
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https://access.redhat.com/solutions/344673 SOLUTION 已验证 - 已更新 2015年四月14日04:27 - English 环境
Red Hat Enterprise Linux 6.3DM-Multipath
问题After specifying the options "fast_io
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2021-10-25 15:10:51
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https://access.redhat.com/solutions/3234351SOLUTION UNVERIFIED- 已更新2018年五月10日22:39-English环境Red Hat Enterprise Linux 6 Red Hat Enterprise Linux 7问题Need to setfast_io_fail_tmoandde...
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2021-10-25 15:11:34
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https://access.redhat.com/solutions/755663 SOLUTION 已验证 - 已更新 2016年十一月29日21:49 - English 环境
Red Hat Enterprise Linux 5Red Hat Enterprise Linux 6
问题What’s the default value
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2021-10-25 15:10:33
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Multipathd Daemon was Unable to Set Options "fast_io_fail_tmo" or "dev_loss_tmo" Under UEK1 or RHCK (文档 ID 1678794.1)
APPLIES TO:
Linux OS - Version Oracle Linux 5.7 with Unbreakable Enterprise Ker...
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2021-10-25 15:13:38
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__nvme_fc_set_dev_loss_tmostatic inline void
__nvme_fc_set_dev_loss_tmo(struct nvme_fc_rport *rport,
struct nvme_fc_port_info *pinfo)
{
if (pinfo->dev_loss_tmo)
rport->remoteport.dev_loss_
作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm 前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss，经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应
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2024-05-07 11:42:37
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目录一、cross entropy loss二、weighted loss三、focal loss四、dice soft loss五、soft IoU loss总结：一、cross entropy loss用于图像语素对应的损失
原创
2024-04-11 14:29:28
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import cv2 from random import shuffleimport numpy as npimport torchimport torch.
原创
2021-08-02 14:20:39
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损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好，最理想的情况是预测值刚好等于真实值。进入正题~categorical_cross...
原创
2021-08-13 09:42:53
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021-07-23 09:43:04.902503: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Li ...
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2021-07-23 09:51:00
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset
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2019-07-30 15:35:00
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/dev/console，/dev/tty和/dev/null
原创
2010-08-18 15:54:55
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来源于 http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=742107&do=blog&id=214231
/dev/null，外号叫无底洞，你可以向它输出任何数据，它通吃，并且不会撑着！
/dev/zero,是一个输入设备，你可你用它来初始化文件。
/dev/null------它是空设备，也称为位桶（bit buck
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2012-06-05 19:48:15
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em portsDESCRIPTION mem is a character device file that is an image of the main memory of the computer.
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2023-05-04 16:22:10
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关于NCE loss：知乎上的一些介绍的文字 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58369131
github上的介绍文字：https://leimao.github.io/article/Noise-Contrastive-Estimation/
NCE bridges the gap between generative models and discriminati
原创
2021-06-29 14:44:57
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于
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2022-03-08 10:19:23
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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，但
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2024-06-13 21:58:06
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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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Vali Loss: nan Test Loss: nan Training loss is decreasing while validation loss is NaN https://discuss.pytorch.org/t/training-loss-is-decreasing-while
原创
2023-10-31 14:21:02
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