目录前言布尔值比较控制符If语句while循环语句break语句continue语句for循环和range()函数总结前言 在上一章我们学习了交互式环境及一些基础函数的运用，在本章我们将要学习控制流语句，也就是我们所熟悉的IF语句等等。在学习之前，我们需要学习到几个比较重要的基础。布尔值 &nb
# Python实现Contrastive Loss的教程
在本篇文章中，我们将逐步了解如何在Python中实现对比损失（Contrastive Loss）。这个过程在许多计算机视觉和深度学习任务中非常有用，尤其是在处理相似度学习时。以下是实现的主要流程：
| 步骤 | 描述 |
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网络编程的五个练习
注：文章原文为Dr. Charles Severance 的 《Python for Informatics》。文中代码用3.4版改写，并在本机测试通过。12.9 词汇表BeautifulSoup: 一个用于分析HTML文档，并从中抓取数据的Python库。它弥补了大部分在浏览器中被忽略的HTML缺陷。你可以从www.crummy.c
# 对比损失（Contrastive Loss）及其在Python中的应用
## 引言
在机器学习和深度学习领域，我们经常需要解决相似性度量的问题，即如何衡量两个样本之间的相似性或差异性。对比损失（Contrastive Loss）是一种常用的损失函数，用于训练模型以学习样本之间的相似性。本文将介绍对比损失的原理、应用场景以及在Python中的实现。
## 对比损失的原理
对比损失的基本思
原创
2023-10-08 13:28:42
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## 实现Contrastive Loss的PyTorch实现教学
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 搭建模型
搭建模型 --> 定义损失函数
定义损失函数 --> 优化器设置
优化器设置 --> 模型训练
模型训练 --> 模型测试
模型测试 --> 模型评估
原创
2024-05-05 04:03:46
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文章目录triplet losstriplet hard loss triplet loss官方文档：torch.nn — PyTorch master documentation关于三元损失，出自论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering三元损失的介绍很多看下图：训练集中随机选取一个样本：Anchor（
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2024-01-05 10:09:39
399阅读
反射 reflection 也有人称之为自省作用：运行时获取、添加对象的类型定义信息，包括类内建方法：getattr(object, name[, default]) 返回object对象的name属性的值(name必须为字符串),当属性不存在时，将使用default返回,如果没有default,就会抛出AttributeError异常。setattr(object, na
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2023-12-10 11:20:13
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Contrastive Loss在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。
siamese network-孪生神经网络
contrastive loss的表达式如下： # tensorflo
原创
2023-05-17 15:29:41
441阅读
LARGE_NUM = 1e9 def _contrastive_loss_forwa
原创
2022-07-19 19:39:17
1487阅读
# Understanding Sphere Contrastive Loss in PyTorch
In the field of machine learning and deep learning, contrastive loss functions are commonly used for tasks such as image similarity, object tracking
原创
2024-06-08 05:55:58
38阅读
在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、cross entropy（logsoftmax+NLLLoss）、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等，详见：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#loss-functions这里主要讲解一种考虑类间距离的Center
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2024-03-06 09:58:54
217阅读
今天突发奇想，准备总结下console的各个函数。以前都是只用一个console.log(),查了一下发现有好多，就记下来，方便以后查阅。速记consoleConsole对象提供浏览器控制台的接入，不同浏览器是不一样的，这里介绍普遍存在的Console.assert()判断第一个参数是否为真，false的话抛出异常并且在控制台输出相应信息 Console.clear()清空控制台Console.
| Raúl Gómez整理 | 对白的算法屋编者寄语：看完，相信你会掌握它们的区别与。大家好，我是对白。Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中（如 孪生网络Siamese Nets 或 Triplet Nets），这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss 或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。下面
原创
2022-04-20 17:47:23
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神经网络与机器学习
第6章 反向传播-多层前馈神经网络训练
§6.4 目标函数的选择
上一节详细推导了反向传播算法，并举了两个例子。我们再来回顾一下当取目标函数为均方误差的时候，反向传播敏感度
后向传播
可见敏感度输出层的激活函数导数和误差乘积，特别地分类问题中经常用到的sigmoid函数
sigmoid函数与其导数
这里出现了问题，比如，当输出接近0.952
在阅读模块源码里, 常常看到 globals() locals() 的使用, 这两个函数虽然可以从命名中从外观上知道不同, 但仍然不明白具体使用方式和实际的意义. 带着好奇和疑问, 先看看文档和搜索相关的博客, 额外还了解到vars() 函数的信息, 在此带着样例代码介绍. 首先参考官方文档对这三个函数的介绍: 2. Built-in Functions – Python3.5glob
前言：在参加Kaggle的比赛中，有时遇到的分割任务是那种背景所占比例很大，但是物体所占比例很小的那种严重不平衡的数据集，这时需要谨慎的挑选loss函数。Loss：1.Log loss log loss其实就是TensorFlow中的 tf.losses.sigmoid_cross_entropy 或者Keras的 keras.losses.bi
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2024-03-12 10:46:49
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文章目录1、CrossEntropyLoss-CE 交叉熵损失1.1 是什么？1.2 物理含义1.2 怎么代码实现和代码使用？1.2* 怎么代码实现和代码使用？1.3 应用场景1.3.1 多分类1.3.1 数值的回归参考 1、CrossEntropyLoss-CE 交叉熵损失1.1 是什么？一个损失函数，虽然说的是交叉熵，但是和《信息论》的交叉熵不一样。首先输入是size是(minibatch,
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2023-11-12 13:09:20
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1.定义 损失函数的一般表示为 L(y,f(x))，用以衡量真实值 y和预测值 f(x)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 [y-f(x)] ：残差表示，在分类问题中则为 yf(x) ： 趋势一致。具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数，每个输出对应一个损失函数。但是梯度
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2023-11-27 20:26:50
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二分~多分~Softmax~理预一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数
造轮子是最好的一种学习方式，本文尝试从0开始造个Python Web框架的轮子，我称它为ToyWebF。声明：本文参考Jahongir Rahmonov老哥的How to write a Python web framework.系列文章写成，内容结构不会雷同，请放心食用。本文操作环境为：MacOS，文中涉及的命令，请根据自己的系统进行替换。ToyWebF的简单特性：1.支持多种不同形式的路由注册
