pytorch的tensor排序为：batch、channel、height、width lenet的结构先后顺序为：卷积、下采样、卷积、下采样、3个全连接层 以下控制台的截图有两个颜色是在两台电脑实现截图的（本篇文章非一次写完）。网络的大概结构如图： 目录结构准备编写网络结构torch.nn.Conv2d（卷积层）：torch.nn.MaxPool2d（池化层）：torch.nn.Linear（
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2024-02-19 18:11:44
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Pytorch-Lightning中的训练器—Trainer参数名称含义默认值接受类型callbacks添加回调函数或回调函数列表None(ModelCheckpoint默认值)Union[List[Callback], Callback, None]enable_checkpointing是否使用callbacksTrueboolgpus使用的gpu数量(int)或gpu节点列表(list或st
前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界
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2024-10-21 10:02:25
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git clone 下来以后，按照指南要训练自己的数据集，只要设置好自己的数据大小和类别就可以了from model import Deeplabv3
deeplab_model = Deeplabv3(input_shape=(384, 384, 3), classes=4)问题1：我的数据集不是一张张小图片，而是一个大的遥感影像tif，如何训练这个数据解决：用 gdal 读取得到它的 np.a
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2024-10-21 18:47:43
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文章目录WGAN,WGAN-GP原理Pytorch实现：生成正态分布数据WGANWGAN-GP结果对比 前些天发现一个通俗易懂，风趣幽默的人工智能学习网站：传送门WGAN,WGAN-GP原理GAN有多种解释，这里我总结一下：原始论文解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913（苏神专场）互怼的艺术：从零直达WGAN-GPhttps://spaces.ac.cn/
文章目录一、传统contrastive loss二、WDMC loss(DASNet)1.应用于变化检测的contrastive loss变形 一、传统contrastive loss对比损失是一种降维学习方法，它可以学习一种映射关系，这种映射关系可以使得在高维空间中，相同类别但距离较远的点，通过函数映射到低维空间后，距离变近，不同类别但距离都较近的点，通过映射后再低维空间变得更远。
1. 支持向量机核心思想支持向量机SVM有三宝：间隔，对偶，核技巧 注：核技巧与SVM没有固定的绑定关系，核技巧作用是让SVM从普通的欧式空间映射到高维空间，可以实现非线性的分类支持向量机的作用是找到一个超平面将上图中的样本进行分类，SVM模型的作用是找到一个超平面，这个超平面具有很好的鲁棒性，不会随着样本的轻微的波动而进行错误的分类；简而言之：我们要找到一个很好的超平面，这个超平面距离两类样本
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2024-01-05 15:16:19
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文章目录信息量熵KL散度（相对熵）torch.nn.KLDivLoss交叉熵交叉熵和MSE交叉熵和softmaxtorch.nn.CrossEntropyLossNLLLoss()NLLLoss 和 crossentropy loss 区别标签平滑pytorch实现知识蒸馏 语音识别系统中多数使用标签平滑的KL散度来计算loss，近期做了总结，系统学习了熵，交叉熵，KL散度的联系，以及标签平滑的
排序一直是信息检索的核心问题之一，Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题。LTR有三种主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise。ListNet算法就是ListWise方法的一种，由刘铁岩，李航等人在ICML2007的论文Learning to Rank:From Pairwise approach to Listwise
尽管早在上世纪80年代末，神经网络就在手写数字识别上表现出色。直到近些年来，随着深度学习的兴起，神经网络才在计算机视觉领域呈现指数级的增长。现在，神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。相比各种层出不穷的用于计算机视觉和图像处理的新网络架构，这一领域神经网络的损失函数相对而言并不那么丰富多彩。大多数模型仍然使用L2损失函数（均方误差）。然而，L2损失函数的效果是否真的那么好呢？其他
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2024-10-11 14:26:07
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?文章目录?一、交叉熵损失函数简介 ?二、问题分析 ?三、解决方案 ?️四、代码示例 ?五、总结 ?六、最后 ? 在深度学习中，损失函数（Loss Function）是评估模型预测值与真实值之间差距的重要指标。交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是分类问题中常用的损失函数之一。PyTorch作为深度学习领域的热门框架，内置了交叉熵损失函数。但是，为了更好地理解其原理和实现过
损失函数及PyTorch实现
# 引言
在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）是一种衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标。通过优化损失函数，我们可以训练模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据，并且在未见过的数据上有较好的泛化能力。本文将介绍损失函数的概念和常见类型，并使用PyTorch实现几个常用的损失函数。
# 损失函数的概念
损失函数是机器学习和深度学习中的一个
原创
2023-08-19 13:43:24
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机器学习中的各种损失函数SVM multiclass loss（Hinge loss） 这是一个合页函数，也叫Hinge function，loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里，多分类的SVM，我们的损失函数的含义是这样的：对于当前的一组分数，对应于不同的类别，我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高，并且最好要高出一个margin，这样才是安全的。反映
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2024-08-19 22:09:24
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关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（Batch Gradient Descent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参
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2024-06-17 11:23:33
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# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
# 自定义 PyTorch 交叉熵损失函数的实现
在深度学习中，交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是一个非常重要的指标，常用于分类问题。虽然 PyTorch 已经内置了此损失函数，但作为一名初学者，了解如何从头实现它是非常有帮助的。本文将带你一步步学习如何在 PyTorch 中自定义交叉熵损失函数。
## 流程概述
我们可以将实现交叉熵损失函数的过程分为以下几个步骤：
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# 如何实现pytorch中GAN网络的损失
## 整体流程
首先，我们需要了解GAN（Generative Adversarial Network）的工作原理。GAN是由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的对抗网络，生成器负责生成数据，而判别器负责判断生成的数据是真实的还是假的。整个训练过程是通过不断优化生成器和判别器的损失函数来实现的。
下面是实现GA
原创
2024-02-23 07:13:27
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该损失函数提出于柯凯明大神的论文–RetinaNet : Focal Loss for Dense Object DetectionFocal loss 目标one-stage目标检测网络像SSD/YOLO一般在模型训练时会先大密度地在模型终端的系列feature maps上生成出10,000甚至100,0000个目标候选区域，然后再分别对这些候选区域进行分类与位置回归识别。 然而在这些生成的数万
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2024-07-16 13:57:42
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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。
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flowchart TD
A[开始] --> B{选择模型}
B -->|是| C[训练模型]
B --
说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，我们都不陌生，脑海中会马上浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数的形式非常熟悉，多数情况下都是直接拿来使用。那么，它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？接下来我将尽可能通俗地回答上面这几个问题。（一）交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型，例如逻辑回Logistic R
