上篇分析了Keras实现Dropout层的原理Keras防止过拟合（一）Dropout层源码细节，Dropout层的加入，可以很好的缓解过拟合问题。除此之外，我们在Keras的模型搭建中，也可以使用L1 L2正则化。L1正则化与L2正则化如果对L1、L2正则化完全不了解的，推荐这篇文章机器学习中正则化项L1和L2的直观理解，讲解的十分清楚。 L2正则化比L1更适合解决过拟合问题（L2正则化最后可以
转载
2024-09-30 06:30:37
52阅读
一、基本思想 1、选取K个点做为初始聚集的簇心 2、分别计算每个样本点到 K个簇核心的距离（这里的距离一般取欧氏距离或余弦距离），找到离该点最近的簇核心，将它归属到对应的簇 3、所有点都归属到簇之后， M个点就分为了 K个簇。之后重新计算每个簇的重心（平均距离中心），将其定为新的“簇核心”；
转载
2024-01-28 11:49:48
173阅读
一、说明二、内容损失函数（loss function）又叫做代价函数（cost function），是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真是值，模型的健壮性也就越好。常见的损失函数有以下几种：(1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction):0-1损失
转载
2023-09-22 17:35:14
142阅读
直观解读KL散度的数学概念关键点摘要KL 散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散度越大。定义如下： 其中 p(x) 是目标分布，q(x)是去匹配的分布，如果两个分布完全匹配，那么 KL 散度又叫相对熵，在信息论中，描述的是q去拟合p的产品的信息损耗。KL 散度是非对称，即 D(p||q) 不一定等于 D(q||p) 。KL 散度经常作为优化的目标。
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种常用的衡量两个概率分布之间差异的指标。在深度学习和机器学习中，KL散度常用于损失函数的设计，帮助优化模型学习。理解和实现KL散度损失是构建有效模型的重要步骤，尤其在一些特定的应用场景中，比如生成模型和信息论。
### 核心维度：架构对比
在实现KL散度损失时，我们需要理解其在模型架构中的定位。以下是典型的架构对比（C4架构
# KL散度损失在机器学习中的应用
在机器学习中，KL散度（Kullback-Leibler Divergence），又称相对熵，是一种用来衡量两个概率分布之间差异的工具。KL散度常用于模型训练中的损失计算，特别是在生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等领域。本文将通过 Python 代码示例来说明 KL 散度的计算和应用。
## KL散度的定义
KL散度从数学的角度看，给定两个概
原创
2024-09-05 06:06:06
259阅读
# 深度学习以KL散度作为损失函数实现流程
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1.准备数据 | 加载数据集，处理数据，准备训练集和测试集 |
| 2.构建模型 | 搭建深度学习模型，定义损失函数为KL散度 |
| 3.编译模型 | 选择优化器和指标，编译模型 |
| 4.训练模型 | 使用训练集训练模型 |
| 5.评估模型 | 使用测试集评估模型性能
原创
2024-06-06 05:01:02
275阅读
对于连续数据，往往需要采用一种度量来描述这个数据的弥散程度。
给定属性x，它具有m个值\(\{x_1,x_2,...,x_m\}\)关于散布度量就有以下这些散布度量名称——————散布度量定义—————————————————————————极差range\(range(x)=max(x)-min(x)\)方差variance\(variance(x)=s^2_x=\frac{1}{m-1} \s
转载
2023-12-11 12:00:17
62阅读
在深度学习模型中，Kullback-Leibler散度（简称KL散度）是用来衡量两个概率分布之间的差异的常用方法。PyTorch提供了内置的支持，使得我们可以方便地实现KL散度损失。这篇文章将全面探讨如何在PyTorch中实现KL散度损失的过程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择模型}
B -->|是| C[训练模型]
B --
KL散度（Kullback-Leibler divergence），可以以称作相对熵（relative entropy）或信息散度（information divergence）。KL散度的理论意义在于度量两个概率分布之间的差异程度，当KL散度越大的时候，说明两者的差异程度越大；而当KL散度小的时候，则说明两者的差异程度小。如果两者相同的话，则该KL散度应该为0。接下来我们举一个具体的?：我们设定
转载
2024-07-31 20:54:26
103阅读
在机器学习和统计学中，Kullback-Leibler散度（KL散度）是一种非常重要的测度方法，它用于衡量两个概率分布之间的差异。在Python中实现KL散度计算，能够帮助我们分析模型的表现和对数据分布的理解。接下来，我将深入探讨如何实现一个Python KL散度函数，从背景定位到扩展应用进行详细记录。
## 背景定位
在数据科学和机器学习的实际应用中，我们常常需要比较模型预测的分布和真实的分
写在前面大家最近应该一直都有刷到ChatGPT的相关文章。小喵之前也有做过相关分享，后续也会出文章来介绍ChatGPT背后的算法——RLHF。考虑到RLHF算法的第三步～通过强化学习微调语言模型的目标损失函数中有一项是KL散度，所以今天就先给大家分享一篇与KL散度相关的文章。0. KL散度概述KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergence）是一种量化两
转载
2023-11-07 15:02:19
351阅读
上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。目录前言什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。损失函数的作用？
转载
2023-10-07 19:19:32
78阅读
1、原理 2、参数 3、score_card
1、原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/1013341832、重要参数2.1 正则化参数penalty、c penalty：可以输入"l1"或"l2"来指定使用哪一种正则化方式，不填写默认"l2"。L1正则化会将参数压缩为0，L2正则化只会让参数尽量小，不会取到0。C: 正则化强度的倒数。大于0的浮点数
转载
2023-11-07 09:27:59
129阅读
目录：人脸识别介绍损失函数发展Softmax lossCenter lossTriplet lossL-softmax lossSphereFace(A-Softmax loss)CosFace(AM-Softmax loss)ArcFace loss人脸识别流程相似度生成训练图片数据采样网络模型训练使用摄像头实时检测 人脸识别介绍MTCNN 实现人脸检测，回答了“是不是人脸”和“人脸在哪”的问
转载
2024-07-08 20:59:18
79阅读
1.word2vec两个模型的损失函数是什么？知识点：统计语言模型（贝叶斯概率） -> n-gram(n-1阶马尔科夫假设) -> 词频统计（大数定律） -> 神经概率语言模型 答：word2vec两个模型为CBOW和Skip-gram，cbow和Skip-gram又分为层序soft
转载
2023-11-20 08:49:00
123阅读
损失函数（Loss Function）： 损失函数（loss function）就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，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。损失函数的作用：损失函数使用主要是在模型的训练阶段，每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数会计算出预测值和真实值之间的差异值，也就是损失
转载
2023-11-22 14:37:19
536阅读
函数首先将输入的 `y_pred` 转换为张量，并确保 `y_true` 和 `y_pred` 的数据类型相同。然后，它使用 `clip` 函数将 `y_true` 和 。
在构建机器学习模型时，损失函数是优化过程中至关重要的部分。损失函数衡量模型预测值与真实值之间的差距，因此合适的损失函数选择对于改善模型的准确性极为重要。在Python中实现损失函数时，可能会遇到各种问题，本文将详细记录解决"python损失函数"问题的过程。
### 问题背景
在我们的项目中，模型采用深度学习算法进行图像分类。模型的性能直接影响到业务的成功，良好的分类精度将带来更高的客户满意度
tensorflow 层、网络模型、损失函数和优化器之间的关系 层、网络模型、损失函数和优化器之间的关系 多个层链接在一起组成了网络模型，将输入数据映射为预测值。然后损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。层：深度学习的基础组件神经网络的基本数据结构是层。 层是一个数据处理模块， 将一个或
转载
2023-10-18 22:00:52
124阅读
