1.收敛打个简单的比方，训练网络模型，就好比解方程，为了得到这个方程的极值点，训练的过程就好比是找准一个方向，不断的朝这个方向靠近,使得方程的值不断减小，最终达到极值点，而不收敛，就是，不论你怎么跑，方程的解都不减小。即达不到最后的极值点.在loss上就表现为稳定性的比较大。跟迭代不收敛或者系统不稳定差不多，上下波动不能趋近一个定值。收敛的意思是指某个值一直在往我们所期望的阈值靠，就拿深度学习中l
深度学习模型调参笔记train loss 下降，val loss下降，说明网络仍在学习； 奈斯，继续训练 train loss 下降，val loss上升，说明网络开始过拟合了；赶紧停止，然后数据增强、正则 train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；调小学习率或批量数目 train loss 不变，val loss下降，说明数据集100%有问题；检查数据集标注有没有问题
前言近年来随着硬件计算能力的大爆发，在高性能计算的支持下深度学习有了革命性的进步，在互联网大数据的保证下深度学习有了源源不断的动力，优秀的网络结构被不断提出，深度学习技术已被推向 时代浪潮。在深度学习的分支领域，计算机视觉领域当中，人脸识别技术的发展依然是工业界、学术界重点关注的对象。在ResNet在2015年被提出后，越来越多优秀的网络基于ResNet进行优化更新也已取得卓越的成就，而在网络结构
这里以个人用到的一个网络为例，仅供参考，不代表所有情形。 用tensorboard记录loss曲线的走向，横轴为迭代次数(iter)，纵轴为损失(loss)值。正常的判别器loss loss在2.6到3.4之间来回上下波动。注意，在tensorboard中，最好将Smoothing值调整为0，如果使用了Smoothing将比较难观察到loss的波动趋势，这里以Smoothing为0.999为例，还
caffe报错（1）loss不收敛，可能的原因1. 检查label是否从0开始2. 输入数据和输出数据有误3. 学习率过大4. 损失函数可能不正确5.batchNorm可能捣鬼6.采用stride大于kernel size的池化层7.你的Shuffle设置有没有乱动8. 网络设计不合理解决办法 当使用caffe训练网络，loss出现Nan，说明你的loss已经发散了。 loss不收敛，可能的原因
机器学习之算法一、k-近邻算法（knn算法）1.算法原理2.算法参数3.示例：使用k-近邻算法进行分类4.示例：使用k-近邻算法进行回归拟合5.实例：糖尿病预测二、线性回归算法1.单变量线性回归算法成本函数梯度下降算法模型优化1.多项式与线性回归2.数据归一化2.多元线性回归算法三、逻辑回归算法1.预测函数2.判定边界3.Logistic 分布函数4.Logistic 分类模型5.边界函数四、决
理解实际业务场景问题是机器学习的第一步。2 获取数据 哪些表不仅如响。特征选择需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系...
原创
2022-07-18 15:13:38
190阅读
原标题：编程语言与Maple联合使用教程利用Maple和MapleSim进行系统仿真与建模时会用到很建模语言，尤其是在涉及到自动化、机器人、发动机这些方面，这些建模编程语言都可以在中任意使用。Maple中包括一全套功能性编程语言，该语言可以用于创造脚本、编程、编写完整的应用程序。演绎语言支持简单的探索和快速模型化。程序环境选项包括高级代码编辑器和Maple IDE(可单独使用)。程序性的、功能性的
1、DETR目标检测算法 DETR：端到端的使用transformers结构的目标监测算法。 DETR把目标检测视作是一个集合预测的问题,假设一张图像中有N个object，那这N个object就是一个集合,DETR算法就可以一次性从图像中预测出这包含N个object的集合。之前的算法都要从最后得到的一堆预测框中做NMS,去删
文章目录回归模型的损失函数L1正则损失函数（即绝对值损失函数）L2正则损失函数（即欧拉损失函数）Pseudo-Huber 损失函数分类模型的损失函数Hinge损失函数两类交叉熵（Cross-entropy）损失函数加权交叉熵损失函数Sigmoid交叉熵损失函数Softmax交叉熵损失函数为什么逻辑回归不用mse,为什么分类就不能有mse角度1—梯度角度解释：角度二——凸or不凸： 回归模型的损失
from sklearn.metrics import classification_report
y_true=[0,1,2,2,2]#真值y_pred=[0,0,2,2,1]#预测结果print(classification_report(y_true,y_pred))
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2021-05-05 00:10:10
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## 一般机器学习算法步骤
机器学习是一种从数据中自动学习模式并做出预测或决策的方法。它是人工智能领域的一个重要分支，已被广泛应用于各种领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在机器学习的过程中，通常需要按照一定的步骤进行，下面将介绍一般的机器学习算法步骤，并且给出一个代码示例。
### 步骤一：数据准备
在进行机器学习之前，首先需要准备好相关的数据集。数据集通常由输入特征和对应的标签组成
原创
2023-07-18 08:19:45
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各位工程师累了吗? 推荐一篇可以让你技术能力达到出神入化的网站["宅男门诊"](https://zhainanmenzhen.com/) 1、使用机器学习来解决问题，我们用数学语言来描述它，然后建立一个模型，例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题； 2、通过最小化误差、最大似然、最大后验概率等等建
原创
2021-07-29 10:51:57
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# 机器学习图像一般多大的实现流程
## 引言
机器学习在图像处理领域有着广泛的应用，而图像的大小对于模型的训练和推理效果有着重要的影响。本文将介绍如何确定机器学习图像的一般大小，以及实现这一过程的流程和代码。
## 流程概述
下面是确定机器学习图像一般大小的流程，可以使用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集图像数据集 |
| 2 | 数据预处
原创
2023-08-26 07:01:16
55阅读
1、使用机器学习来解决问题，我们用数学语言来描述它，然后建立一个模型，例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题； 2、通过最小化误差、最大似然、最大后验概率等等建立模型的代价函数，转化为最优化问题。找到最优化问题的解，也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数； 3、求解这个代价函数，找到最优解。 求最
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2020-05-07 10:48:00
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忽略loss函数直接对loss数值进行讨论... 嗯～～～ 天呐！流氓！loss数值代表啥呢？我觉得代表的就是你的模型输出与真实结果之间的距离(度量)，这个距离的计算方式是你自己定义的(loss函数)，所以这个数值代表啥得看你怎么定义这个loss。一、交叉熵二、MSE假设你在训练一个简单的回归任务，输入数据是你们班同学的身高，回归你们班同学的体重，
目录回归误差交叉熵 CEBCECEFocal LossDice LossLovasz-Softmax Loss 更多可见计算机视觉-Paper&Code - 知乎本文主要希望总结下目前学术与业界常用到的Loss函数以及其对应的优缺点回归误差两种loss不同位置的梯度情况MAE mean average error（L1损失）主要用于机器学习，回归问题中。均方误差对于异常值相对不敏
文章目录前言一、F1 Score 定义二、代码实现三、为什么用F1 Score总结参考文献 前言刚开始做两个类别语义分割项目时，发现分割的评价指标高，但是实际效果可能完全错误的现象。当时使用的指标是Pixel Accuracy，因为前景像素占总像素的5%以内，所以如果预测结果都是背景的话识别也过也非常高。目前分割论文中普遍使用的评价标准是mIOU，单一类别和多类别都可以使用该标准，另外还有一个较
导读：近日，MetaAI发布了NLLB-200模型，宣布在200多种语言（其中有70%是低资源语言）上实现了任意互译。其中的亮点在于：研究者让大多数低资源语言训练数据量提升了多个数量级，相当于规模提升百倍甚至千倍；实现了200+语言翻译的平均新SOTA。图注：NLLB团队统计的公开翻译数据（蓝色柱）和经过一系列方法后获得的训练数据（绿色柱）进行的对比。目前，Meta已在其博客上公布了NLLB-20
# 机器学习算法的一般步骤
## 引言
机器学习算法是一种通过计算机自动从数据中学习规律，并不断优化性能的方法。对于一个刚入行的小白来说，掌握机器学习算法的一般步骤是非常重要的。本文将介绍机器学习算法的一般步骤，并给出每一步需要做的事情和相应的代码示例。
## 机器学习算法的一般步骤
下面是机器学习算法的一般步骤的表格展示：
| 步骤 | 任务 | 代码示例 |
| ---- | ----
原创
2023-08-16 06:59:13
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