PyTorch学习笔记（八）：卷积神经网络基础知识二维卷积层二维互相关运算二维卷积层图像中物体边缘检测通过数据学习核数组互相关运算和卷积运算特征图和感受野小结填充和步幅填充步幅小结多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道
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2024-08-05 23:26:42
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multiple r squared adjusted r squared http://web.maths.unsw.edu.au/~adelle/Garvan/Assays/GoodnessOfFit.html Goodness-of-Fit Statistics Sum of Squares
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2017-11-11 20:37:00
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关于计算基于Python的R²（确定系数）
R²（R-squared）是一种衡量回归模型拟合优度的统计量，反映了自变量对因变量的解释能力。在Python中，可以方便地计算R²值，以评估回归模型的表现。本文将详细记录如何在Python中计算R²的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在计算R²之前，需要准备好软硬件环境：
### 软硬件要求
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景相关向量机（Relevance Vector Machine，简称RVM）是Micnacl E.Tipping于2000年提出的一种与SVM（Support Vector Machine）类似的稀疏概率模型，是一种新的监督学习方法。它的训练是在贝叶斯框架下进行的，在先
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2023-11-06 22:59:06
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文献:Nakagawa S , Johnson P C D , Schielzeth H . The coefficient of determination R(2) and intra-class correlation coefficient from generalized linear mixed-effects models revisited and expanded.[J]. ...
原创
2021-06-04 22:52:56
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文献:Nakagawa S , Johnson P C D , Schielzeth H . The coe
原创
2022-02-16 16:09:48
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Instructions:A squared string is a string of n lines, each substring being n characters long. We are given two n-squared strings.Exam5...
原创
2023-06-28 15:31:30
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分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。 MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE；
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2019-02-21 22:41:00
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传送门
思路：dfs探路即可，注意判断邻界条件，记得多考虑几种情况。
同时不能忽视题目条件。
#include<algorithm>
#include<map>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
char a[500][500];
int n, flag = 0;
vo...
原创
2022-06-29 10:13:07
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# R语言中的Snp R-squared p value
## 引言
在基因组学研究中，我们经常需要分析基因型数据和其相关性。其中一种常见的分析方法是计算单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，简称SNP）的相关性，并据此评估基因之间的关联性。R语言提供了丰富的工具包和函数来计算SNP的R-squared和p值，帮助我们更好地了解基因型之间的关系。本文将介
原创
2023-07-02 13:13:12
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R方（R-squared）及调整R方（Adjusted R-Square）区别第一：R方（R-squared）定义：衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式，被解释方差/总方差。公式：R-squared = SSR/TSS
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2022-08-02 13:11:18
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损失函数准则常用的有均方误差、交叉熵、绝对误差等。PyTorch中包含以下损失函数定义：MSELossNLLLossPoissonNLLLossL1LossSmoothL1LossKLDivLossBCELossBCEWithLogitsLossCrossEntropyLossMultiLabelMarginLossMultiLabelSoftMarginLossMultiMarginLos
分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。
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2023-05-20 09:09:57
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tf.squared_difference squared_difference( x, y, name=None ) 功能说明： 计算张量 x、y 对应元素差平方 参数列表： 参数名必选类型说明 x 是 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, comp
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2018-08-24 10:11:00
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# 实现 Python 中的均方误差（Mean Squared Error）
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要计算模型预测结果与实际值之间的均方误差。在 Python 中，我们可以使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量模型的准确性。在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现均方误差的计算方法。
## 步骤概览
为了更好地帮助你理解整个流程，
原创
2024-07-10 06:12:27
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1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
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2023-08-08 14:50:40
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分享 | 将Pytorch模型部署到Movidius神经计算棒内容提要这篇文章将是从笔者一个小白的视角出发，演示如何将自己训练的网络模型使用OpenVINO的优化器进行优化，并将其部署到神经计算棒进行推理加速的过程。正文部分1.将Pytorch模型转化为ONNX格式我们可以从脚本中保存网络的结构开始看，Pytorch保存模型分为两种：
① 只保留模型参数只保留参数[/align]torch.
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2023-10-17 13:05:23
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相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间1.介绍：在PyTorch模块中，我将展示如何使用torch和检查、初始化GPU设备pycuda，以及如何使算法更快。PyTorch是建立在torch的机器学习库。它得
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2023-12-28 14:11:30
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PyTorch | 自动求导 Autograd一、自动求导要点二、计算图三、标量反向传播四、非标量反向传播1. 定义叶子节点及算子节点2. 手工计算 y 对 x 的梯度3. 调用 backward 来获取 y 对 x 的梯度 在神经网络中，一个重要的内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，那么 是如何进行求导的呢？ 现在大部分深度学习架构都有自动求导的功能， 也不例外， 中所有神
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2024-02-28 14:25:07
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参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457四种计算pytorch参数的方式参数计算1. 使用thop计算import torch
from thop import profile
from models.yolo_nano import YOLONano
device = torch.device("cpu")
#input_shape of model,b
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2023-08-17 12:58:40
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