展开全部学python的人都知道，python中一切皆是对象，32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365633838如class生成的对象是对象，class本身也是对象，int是对象，str是对象，dict是对象...。所以，我很好奇，python是怎样实现这些对象的？带着这份好奇，我决定去看看python的源码，毕竟源码才是满足自己好
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2024-05-13 16:23:33
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# 如何实现“python 模型求loss”
## 一、整个流程概述
首先，我们需要明确一下整个流程，即求解模型的loss（损失函数）的过程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备数据集和模型 |
| 步骤二 | 输入数据集到模型中，得到预测结果 |
| 步骤三 | 计算预测结果与真实标签之间的差异，即loss |
| 步骤四
原创
2024-04-25 03:20:54
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Neural machine Translation of Rare Words with Subword Units动机和创新点BPE算法BPE算法应用BPE改进算法 前面的两篇facebook的文章都提到了BPE（Byte Pair Encoding，双字节编码）算法，可能大家不太了解，今天通过这篇文章介绍一下BPE的具体原理。这是2016ACL关于NLP分词操作的论文，许多论文方法（例如B
把数据集随机分为训练集，验证集和测试集，然后用训练集训练模型，用验证集验证模型，根据情况不断调整模型，选择出其中最好的模型，再用训练集和验证集数据训练出一个最终的模型，最后用测试集评估最终的模型 训练集（Training Set）：用于训练模型。 验证集（Validation Set）：用于调整和选择模型。 测试集（Test Set）：用于评估最终的模型。train loss不断下降，test l
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2023-12-15 19:35:09
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# 使用Python进行LSTM模型训练与损失分析
在机器学习和深度学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种强大的模型，尤其适用于处理时序数据。对于刚入行的小白来说，了解如何训练LSTM模型并监测训练过程中损失（loss）是非常重要的。本文将详细介绍整个流程，并逐步展示相关代码和操作。
## 整体流程
我们将整个流程分成以下几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|
预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363353735阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由：你有足够的时间投入并且你是无经验的(这是有影响的)你
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2023-08-23 20:39:49
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如 ChatGPT，GPT-4，Claude 这样的语言模型之所以强大，是因为它们采用了 基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 来使之更符合我们的使用场景。本博客旨在展示用 RLHF 训练一个 LLaMA 模型，以回答 Stack Exchange 上的问题。具体而言，包含以下几个方面:有监督的微调
# 教你实现 NLP 大模型的 Loss 计算
在自然语言处理（NLP）领域，训练大规模模型时，了解损失（Loss）的计算过程至关重要。损失函数可以评估模型的性能，并指导优化过程。本篇文章将会教你如何计算 NLP 大模型的 Loss，涵盖从准备数据到计算损失的完整流程。
## 1. 整体流程概述
以下是实现 NLP 大模型损失计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
文章目录参考模型模型求解第一阶段——只考虑单一的公路运输(Dijkstra算法)第二阶段——考虑铁路网络和公路网络（最优成本）建立模型所用数据代码实现第三阶段——在时间约束条件下的最短路径问题（分枝定界法+Dijkstra算法）建立模型所用数据代码实现程序框图流程图解释程序代码结果分析 参考模型以上海到广州为例，在公路与铁路的混合运输网中共选取28个城市，查阅数据得到各点之间的路程，同时查阅到运
文章目录使用 YOLO3配置 yolo.py运行 yolo_video.py图片检测源码分析基础函数`letterbox_image``YOLO.__init__(self, **kwargs)``YOLO._get_class()``YOLO._get_anchors()``YOLO.generate()``yolo_eval()``yolo_boxes_and_scores``yolo_co
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2024-09-08 21:46:41
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在机器学习中，我们使用 loss/cost 表示当前模型与理想模型的差距。训练的目的，就是不断缩小 loss/cost。
简单直接的classification error 很难精确描述模型与理想模型之间的距离。需要建立别的更有效的loss函数。
基础可参考：深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点 (qq.com)pytorch中常用的方法如下：每个损失函数的构造函数都会有自己的参数
cr
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2023-12-13 20:34:05
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损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)：1：hinge loss(合页损失)又叫Multic
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2023-11-02 09:17:01
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损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）之间的偏离程度。通常，我们都会最小化目标函数，最常用的算法便是“梯度下降法”（Gradient Descent）。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。一、回归损失（Regression Loss） L1 Loss（绝对值损失函数）也称为Mean Absolute Error，即平均绝对
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2023-11-19 13:10:06
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文章目录0.General Guide训练集上的loss太大怎么办？测试集上的loss太大怎么办？1.局部最小值与鞍点2.批次(batch)与动量(momentum)3.自动调整学习率(Adaptive Learning Rate)4.loss也可能有影响5.批次标准化(Batch Normalization) 主要是一些训练的tips，从训练集和测试集出发。 0.General Guide模
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2024-06-12 08:47:33
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损失函数（loss function）对机器学习来讲是非常重要的。它度量模型输出值与目标值（target）间的差值。回归算法的损失函数创建预测序列和目标序列作为张量，预测序列是-1和1之间的等差数列。x_vals = tf.linspace(-1.0, 1.0, 500)
target = tf.constant(0.0)1、L2正则损失函数（欧拉损失函数）。L2损失函数是预测值和目标值差值的平方
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2024-05-01 17:22:06
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最近学习遇到了代价函数，在网上搜索整理了几个容易混淆的概念：一、定义损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。
代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险 + 结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条
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2024-04-25 15:32:18
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# 深度学习模型中loss值和loss function的区别
## 1. 引言
在深度学习中，loss值和loss function是两个相关但不同的概念。理解它们的区别对于开发者来说非常重要。本文将介绍深度学习模型中loss值和loss function的概念及其区别，并提供代码示例来帮助理解。
## 2. 深度学习模型的训练流程
在开始讨论loss值和loss function之前，我们
原创
2023-10-27 03:36:22
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目录一、train set 和 test set 基础知识二、分析 loss 和 val_loss (test_loss) 变化情况一、train set 和 test set 基础知识train set：训练集是用来训练网络模型的数据集。test set：测试集用来评估网络性能的数据集。默认测试集是不参与网络训练，仅用来测试网络性能。附：development se
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2024-06-21 07:47:09
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yolov3训练的loss是在特征层上进行求解的。所以不管是预测值，还是真实值都要映射到特征层上。这是一个双向奔赴的过程。loss求解（1）输入图片进行数据增强。（2）将图片输入yolov3网络获得三个特征层的预测结果。（3）三个有效特征层循环计算损失。（4）反向传播进行训练。由于YOLOv3将分类预测改为回归预测，分类损失函数便换成了二值交叉熵损失函数。Loss 要计算：中心点的 Loss宽高的
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2024-08-15 16:29:29
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目录AI大模型介绍BERT适用场景BERT资源梳理NLP发展史2001 - 神经语言模型2008- 多任务学习2013- 词嵌入2013 - NLP 神经网络2014-sequence-to-sequence 模型2015- 注意力机制2015 - 基于记忆的网络2018 - 预训练语言模型其他里程碑事件BERT：一切过往， 皆为序章Attention机制讲解Transrofmer模型讲解AI大模
