1 图像分类我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测的类别：猫、狗、猪。 假设我们当前有两个模型（参数不同），这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值：sigmoid其表达式及函数图像：softmax模型1预测真实是否正确0.3 0.3 0.40 0 1 (猪)正确0.3 0.4 0.30 1 0 (狗)正确0.1 0.2 0
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2024-01-01 11:54:47
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文章目录损失 Loss损失，代价和指标 Loss & Cost & Objective0-1 Loss 0-1 损失欧氏距离 Euclidean Distance最小绝对值误差 Least Absolute Error (LAE) - L1最小平方误差 Least Squares Error (LSE) - L2交叉熵 Cross EntropyGAN 生成对抗网络cGAN 条件
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2024-02-03 13:51:14
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# Python 损失率图像的实现
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[导入必要的库]
B --> C[加载数据集]
C --> D[数据预处理]
D --> E[建立模型]
E --> F[编译模型]
F --> G[训练模型]
G --> H[绘制损失图像]
```
##
原创
2023-10-28 05:59:08
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七.风险防范与风险控制（风险分析）目录:1.操盘的风险概述
2.市场风险,信用风险,利率风险.
3.投资交易中的风险防范
4.外汇投资交易中的止损与止盈,挂单交易
5.系统性风险与非系统性风险
6.正态分布
7.VAR 模型概述2. 市场风险,信用风险,利率风险两大评级公司: 穆迪公司和 标准普尔公司3.风险与收益单项投资项目的风险衡量 风险的衡量与概率相关,并由此同期望值,标准差,标准离差率等相
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2024-09-26 10:44:00
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简单总结torch.nn封装的18种损失函数。
本节简单总结torch.nn封装的18种损失函数。【文中思维导图采用MindMaster软件，Latex公式采用在线编码器】注意：目前仅详细介绍CrossEntropyLoss、BCELoss、L1Loss、MSELoss、SmoothL1Loss，后续随着代码需要，再逐步更新。目录1.nn.CrossEn
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2023-09-15 21:02:34
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目录一、对抗训练的基本概念二、NLP中常用对抗训练算法的pytorch版本实现1、FGM——Fast Gradient Method2、PGD——Projected Gradient Descent3、FreeLB——Free Large-Batch4、SMART 对抗训练无论是在CV领域还是在NLP领域都具有举足轻重的地位，本人2021年在NLP比赛中成功
## 深度学习损失率的实现流程
在深度学习中，损失率（Loss Rate）是评估模型性能的重要指标之一。它用于衡量模型在训练过程中预测结果与真实结果之间的误差程度。本文将从整体流程、每一步需要做的事情以及代码实现来解释如何实现深度学习的损失率。
### 整体流程
首先，让我们来看一下实现深度学习损失率的整个流程。下面的流程图描述了从数据准备到损失率计算的过程。
```mermaid
flo
原创
2023-11-02 11:56:34
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深度学习的损失率的意义 损失程度模型
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2023-05-25 15:46:36
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损失函数(Loss Function)：度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。 代价函数(Cost Function)：度量全部样本集的平均误差。 目标函数(Object Function)：代价函数和正则化函数，最终要优化的函数。某种程度下，损失函数和代价函数是等价的，都是用来衡量模型拟合程度，即衡量模型的预测值与实际值之间的差距。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数
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2024-03-19 20:54:47
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这段时间，经常会接触到NCL这个指标，在网上搜索这个指标后发现，基本上都是简单提一下概念和计算公式，对于NCL的计算过程没有一个完整的总结所以这篇文章，来对NCL的计算做一个小小的整理，写的时间比较少，内容会比较粗糙。净损失率（NCL%）净损失率（NCL：net credit loss）可以用来衡量某个月放款在呆账（逾期180天以上，也即核销write-off）之后的损失情况，主要目的是计算表内净
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2023-11-21 10:03:03
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1 实验现象1.1 模型将显存占满在成功使用显卡运行Textsum模型后，首先发现模型耗用了显存10GB，而GPU利用率却只有25%左右。这是因为我们使用的数据集CNN的单篇篇幅较长，分批次训练时，将一批数据加载入显存，所以占用较高，实际上耗用的计算资源却不多。当然这也可能和模型的框架陈旧，效率较低有关。虽说如此，从训练速度上看，global step从原来的0.6提升到了2.5以上，速度提高了5
损失函数: 如图所示:MSE损失函数收敛速度慢，可能会陷入局部最优解:而交叉熵损失函数的收敛速度较MSE快，且较为容 易找到函数最优解。损失函数定义:回归损失函数:1.均方误差损失函数 运用均方误差(MeanSquaredErrorLoss,MSE)的典型回归算法有线性回归(Linear Regress
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2023-08-04 23:56:16
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文章目录前言一、均方误差(mean squared error, MSE)二、平均绝对误差(mean Absolute error, MAE)三、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）总结 前言 深度学习需要正向传播跟反向传播，为了更新参数w和b，我们需要设置一个损失函数loss function，通过损失函数来进行反向传播。 损失函数 （Loss Function） 也可称为代价
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2023-08-02 23:14:54
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从空压机排出到用气设备的压缩空气的压力，总是无法得到充分的利用，造成能源白白浪费。这些浪费主要表现在输气管道、阀门、弯道、气流改变方向和节流上的阻力损失，阻力损失转化成热量散发在大气中，造成压力降。因此，必须有一种简易实用的计算方法，计算空压机管道长度和压力损失，使阻力损失最小而投资最经济。可以使用以下公式进行计算：Δp=450q1.85L/(d5p)式中：Δp — — 压力降(bar)；q —
# 深度学习损失率定义实现教程
## 概述
在深度学习中，损失率是评估模型性能的重要指标之一。在这篇文章中，我将教你如何定义和计算深度学习模型的损失率。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建模型]
B --> C[定义损失函数]
C --> D[定义优化器]
D --> E[训练模型]
E --
原创
2024-06-18 06:17:29
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首先我们要明白神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数来定义的。下面将介绍用于分类和回归的经典损失函数。并通过Tensorflow实现。（1）分类问题和回归问题是监督学习的两大类。现在介绍分类问题和回归问题中的经典损失函数。 通过神经网络解决多分类问题最常见的方法就是设置n个输出节点，其中n为类别的个数，对于每一个样例，神经网络可以得到一个n维数组作为结果输出。数组中
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2024-07-08 16:12:19
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损失函数 梯度 优化上次看到了损失函数究竟是什么样子的，这次我们就来看看如何针对损失函数进行优化。首先按照CS231n课程的内容，我们导入了一个情境，在一个山地区域中我们想要到达地势最低点，那该怎么办。第一种想法就像吃鸡游戏一样，我在随机地点降落无数次，找到这一批随机地点中最低的，把它当作最小值。首先，这个的耗时实际取决于你降落的次数；其次，这玩意儿真的效果不好，而且不难看出，这种想法带来的结果有
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2023-09-04 09:22:14
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1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性广义上的可解释性指： 在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。 比如我们在调试 bug 的时候，需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。比如在科学研究中面临一个新问题的研究时，我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状，以获得对研究方向的正确认识。反过来理解，如果在一些情境中我们无法得到相应的
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2024-07-29 14:43:38
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本博文介绍pytorch在训练神经网络时用tensorboard进行可视化。 用visdom进行可视化请查看link1. 安装tensorboard在python终端运行pip install tensorboard2. 给代码中添加对应语句在文件最开始需要导入相应模块from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter在任意位置添加以下语句(我一般就
Pytorch的网络结构可视化:Netron与TensorBoardXPytorch的网络结构可视化:NetronPytorch的网络结构可视化:TensorBoardX1.TensorBoardX简介2. tensorboardX的使用TensorBoard is not found.参考资料 Pytorch的网络结构可视化:Netron最近刚刚发现一个非常好用的显示模型神器Netronhtt
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2024-10-21 17:06:50
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