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
在深度学习模型的实际应用过程中，我们常常会遇到损失几乎不变的问题。这种情况可能会导致模型无法学习到有效的特征，从而导致预测的效果不佳。以下是我对这个问题的整理过程，涵盖了背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等方面，希望能为同样遇到这个问题的开发者提供一些参考。
## 背景定位
在如金融预测、医疗影像分析等多个领域，深度学习被广泛应用以提升效率及准确性。然而，模型在训练过程
附上针对的实验：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/ExerciseConvolutionalNeuralNetwork/这里就不陈述卷积网络的意义了，就直接陈述怎么做，怎么写前向传播和反向传播，求各个参数的倒数。阅读前建议读者对于全连接网络有着透彻的理解。。没有的话，强烈建议看看上述实验前面的全连接部分的练习。建议读者配合着实验的英文论述再
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2024-09-20 19:23:15
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有了这项技术，农民伯伯就轻松多了！近日，美国新墨西哥州的创业公司Descartes Labs（笛卡尔实验室）公布了一项新技术，他们正在使用机器学习和卫星图像的基础上，进行对农田产量的预测。这间实验室共拥有6名创始人，分别是曾经在斯坦福大学学习哲学的创业家Mark Johnson、洛斯阿拉莫斯实验室前影像分析深度学习研究员Steven Brumby、毕业于德克萨斯农机大学的Mark M Mathis
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2024-05-14 13:14:46
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神经网络设计过程 ① 准备数据：采集大量“特征/标签”数据② 搭建网络：搭建神经网络结构③ 优化参数：训练网络获取最佳参数（通过反向传播）④ 应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果（前向传播） 2、损失函数（loss function）：定义预测值y与标准答案y_的差距。损失函数可以定量判断W，b的优劣，当损
1. 简介使用机器学习时，我们有不同的指标来告诉我们模型的表现如何。但是，这些措施可能会混淆它们的含义、如何解释或它们究竟是什么。知道了这一点，我们可以推断出更多关于我们模型的信息。在本教程中，我们将重点介绍损失和准确性。它们都是训练模型时要考虑的基本值。2. 损失损失是一个值，表示模型中误差的总和。它衡量我们的模型做得有多好（或多坏）。如果误差高，损失就会高，这意味着模型没有做好。否则，它越低，
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2023-10-30 22:16:15
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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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SSD的损失函数与region proposal方法有个明显的区别，在于SSD并不是针对所有的检测器计算loss。SSD会用一种匹配策略给每个检测器分配一个真实标签(背景为0，前景为对应的物体类别)。指定的标签为前景的预测器称为正样本(正样本全部计算loss)。标签为背景的预测器是负样本，并不是所有的负样本都用来计算loss(原因是每张图片中负样本的数量远远多于正样本，如果全部计算loss，则负样
# 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。
# 深度学习中的损失和准确率
在深度学习的训练过程中，损失函数和准确率是两个至关重要的指标。它们分别表示模型的预测误差和性能。在某些情况下，我们可能会发现损失值和准确率在训练过程中保持不变，这一现象对于理解模型的表现至关重要。
## 损失函数与准确率的关系
损失函数（Loss Function）用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。最常用的损失函数如交叉熵损失（Cross Entropy L
前言
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020
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2024-08-09 00:39:04
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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。
导语：提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是90%的数据科学家开始放弃的时候。不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。你是否曾经梦想过成为大师级的数据科学家呢？如果是的话，你需要这 8 个经过证实的方法来重构你的模型。
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2024-04-24 17:26:14
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一、损失函数定义1.经典损失函数1）分类问题交叉熵刻画两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用比较广泛的一种损失函数。2）回归问题 对于回归问题，最常用的损失函数时均方误差（MSE，mean squared error）2.自定义损失函数二、神经网络优化梯度下降与反向传播：梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值；而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训
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2023-11-27 11:24:15
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## 深度学习训练精度和损失都不变的原因及解决办法
深度学习是一种广泛应用于各个领域的机器学习方法，通过构建多层神经网络来实现从输入到输出的复杂映射关系。在深度学习的训练过程中，我们通常会监测模型的训练精度和损失函数的变化情况，以评估模型的性能和优化训练过程。然而，有时候我们会遇到这样的情况：模型的训练精度和损失都不变，即训练过程中模型的性能没有改善。本文将解释这种现象的原因，并提供一些解决办法
原创
2023-09-03 12:14:34
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TensorBoard是用于可视化和调试机器学习模型的工具。它可以帮助跟踪训练过程中的各种指标，例如损失值、准确率等，并查看模型的结构和参数分布。TensorBoard由Google开发，最初用于TensorFlow框架，现在也支持PyTorch。 目录一、TensorBoard的主要功能1.1 可视化训练过程1.2 查看模型结构1.3 分析参数分布1.4 对比多个模型二、安装tensorboar
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2024-09-04 08:51:17
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# 深度学习模型训练集损失函数值不变的解决方案
在深度学习的模型训练中，损失函数是一个至关重要的指标。它能够反映模型的预测值与真实值之间的差异。然而，在某些情况下，我们可能会遇到训练集损失函数值长时间不变的现象。这可能是由于多种原因造成的，比如过拟合、学习率不合适或是数据预处理不当等。本文将探讨如何解决这一问题，并提供一个具体的代码示例。
## 1. 识别问题
训练集损失函数值不变的现象主要
学习王喆老师的深度学习推荐系统第3章学习深度学习推荐模型的演化流程了解模型改进的一般方式改变深度神经网络的复杂程度 特征交叉 模型组合深度学习模型总结一、与传统机器学习模型相比，深度学习模型的优势1、表达能力更强 能够挖掘出更多数据中潜藏的模式2、结构非常灵活能够根据业务场景和数据特点，灵活调整模型结构，使模型与应用场景完美契合深度学习推荐模型的演化关系图：改变神经网络的复杂程度&nbs
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2024-03-01 11:31:26
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Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
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2023-08-22 14:38:23
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常规模型DNN常规的DNN模型，多层结构WDL【2016】特征的一阶结构与DNN部分并联，同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征FNN【2016】使用FM预训练embeddingPNN【2016】增加内积、外积（outer product，张量积，注意与exterior product区分）结构，把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络，增加了特征之间的显式交叉程度DeepFM【201
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2023-07-23 18:58:03
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