衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
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2018-08-23 21:39:00
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自TensorFlow官方发布其2.0版本新性能以来，不少人可能对此会有些许困惑。因此这一篇概述性的文章，通过实现深度强化学习算法来具体的展示了TensorFlow 2.0的特性。正所谓实践出真知。TensorFlow 2.0的特性公布已经有一段时间了，但很多人对此应当还是一头雾水。在本教程中，作者通过深度强化学习(DRL)来展示即将到来的TensorFlow 2.0的特性，具
欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)： 总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper，就是用的l2-loss，可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解，对于loss，需要求梯度，如果有根号后，梯度的计算就变得复杂了。
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2018-08-24 18:18:00
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l2_loss()这个函数的作用是利用L2范数来计算张量的误差值，但是没有开发并且只取L2范数的值的一半 函数： tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 参数： t：一个张量(tensor)，类型可以为：half, bfloat16, float32, float64 name：
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2020-03-23 14:29:00
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1.tf.nn.l2_normalize tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式
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2023-02-07 05:14:59
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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，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
MSE均方误差（L2 loss）1.代码展示MAE和MSE图片特性import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltsess = tf.Session()x_val = tf.linspace(-1.,-1.,500)target = tf.constant(0.)#计算L2_lossl2_y_val = tf...
原创
2021-08-26 13:43:35
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https://stackoverflow.com/questions/38286717/tensorflow-regularization-with-l2-loss-how-to
原创
2022-07-19 11:49:38
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一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ，结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。 它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。二. 什么是交叉熵交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子：在做分类训练的时候，如果一个样本属于第 K 类，那么这个类别所对应的输出
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2023-10-11 20:43:15
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Focal Loss for Dense Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 代码链接：集成到Detectron中，github上有大量三方实现 这周补了一下经典的focal loss，也就是RetinaNet，很多人应该也比较熟悉这篇文章了。Focal Loss是何恺明团队在2017年推出的作品，属于single stage
在pytorch中进行L2正则化，最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率，相当于L2正则化中的，也就是：
中的。但是有一个问题就是，这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数，包括权值和偏置同时进行的，很多时候如果对进行L2正则化将会导致严重的欠拟合1，因此这个时候一般只需要对权值进行正则即可，当然，你可以获取模型中的所有权值，然后按照定义的方法显式地进行处理，
1. 基础介绍简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：
y
原创
2022-02-07 16:25:59
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简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：yi=[yi1,yi2,....,yik]Ty_i = [y_{i1},y_{i2},....,y_{ik}]^Tyi=[yi1,yi2,....,yik]T为标签向量;y^i\hat{y}_iy^i为预测向量。带si
原创
2021-06-18 14:10:50
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RPN的目标函数是分类和回归损
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2022-08-30 10:28:00
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L1Lossnn.L1Loss 也称为平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。它计算预测值与真实值之间的差异（即误差），然后取绝对值并求和，最后除以样本数量得到平均误差。具体来说，对于一批大小为 的样本，nn.L1Loss 的计算公式如下：其中， 为模型的预测输出，nn.L1Loss 通常用于回归问题中，例如预测房价、预测人的年龄等。它的优点是可以对异常值不敏感，即单个异
在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种class probability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box. 理解了yolov3的输出的格式及每一个位置的含义,并不难理解源码.我在阅读源码的过程中主要的困难在于对pytorch不熟悉,所以在这篇文章里,关于其中涉及的一些pytorch中的函数的用法我都已经用加粗标示了并且给出了
R1#show run
Building configuration...
Current configuration : 1289 bytes
!
version 12.4
service timestamps debug datetime msec
service timestamps log datetime msec
no service password-encryption
!
hostname R1
!
boot-start-marker
boot-end-marker
!
原创
2010-04-16 15:03:35
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GNS30.8.3.1+VPN+ c3640-jk9o3s-mz.124-16a
R1 config
r1(config)#int f0/0
r1(config-if)#ip add 12.1.1.1 255.255.255.0
r1(config-if)#no sh
r1(config-if)#
翻译
精选
2013-03-26 15:50:56
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IPSec L2L VPN 已经录制完成,115网盘已经上传好了,持续更新CCIE相关方面知识.
http://u.115.com/file/f7d90a57a4
原创
2011-04-17 07:01:05
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# PyTorch 中 MSELoss 和 L1Loss 的对比
在深度学习中，损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。最常见的损失函数包括均方误差损失（Mean Squared Error Loss, MSELoss）和平均绝对误差损失（L1 Loss）。本文将带领你探索如何在 PyTorch 中比较这两种损失函数。
## 流程概述
在进行对比之前，我们需要规划一下流程。以下是实现对
