小白学Pytorch系列–Torch.optim API Scheduler(3)torch.optim.lr_scheduler提供了几种根据时期数量调整学习率的方法。torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 允许根据某些验证测量值降低动态学习率。 学习率调度应在优化器更新后应用;例如，你应该这样写你的代码 ’ Demo:optimizer = opt
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2023-10-18 19:41:45
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1、梯度消失：激活函数的导数小于1，最终的梯度更新信息随着层数增多而以指数形式衰减。一般有两个原因，（1）网络层次深；（2）损失函数不对，例如说是sigmod函数。梯度爆炸：激活函数的导数大于1，最终的梯度更新将以指数形式增加，发生梯度爆炸。一般因为网络层次较深和权重初始值过大。解决手段：（1）逐层预训练；（2）针对梯度爆炸，设置阈值，梯度超过时使其强制限制在这个范围内；权重正则化；（3）随机梯度
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2024-01-17 11:52:01
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代码大佬都已经写好了，具体参考：https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plusgit 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), class
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2024-09-19 07:30:52
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文章目录BackendsBackends that come with PyTorch使用哪个backend基础的环境变量基础初始化TCP初始化共享文件系统初始化环境变量初始化分布式Key-Value Store参考 Backends torch.distributed支持三个内置Backends(后端)，每个后端都有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA tensors
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2024-08-28 21:55:27
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以下所有内容来自与项目Test2_alexnet，项目Test2_alexnet的目录结构如下：├── model.py
├── predict.py
└── train.py项目的Test2_alexnet的具体内容在本博客的最后。1.将数据放入GPU进行计算device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu
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2024-07-23 17:48:14
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在深度学习实验中，监控模型的训练过程尤其重要，而损失函数的下降趋势直接影响着模型的性能。本文将深入探讨如何使用 PyTorch 画出损失下降图，帮助我们更直观地理解模型的训练情况。
随着深度学习的广泛应用，损失下降图成为评估模型训练效果的核心要素。通过直观展示训练过程中损失的变化，我们能够及时识别出模型是否收敛，甚至是过拟合、欠拟合等问题。若训练过程中损失未能如预期下降，可能会导致资源的浪费和不
# 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
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
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2024-01-17 16:32:34
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梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代(步长)能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法，用来求解函数的最小值，无约束优化。看数学定义都晦涩，网上发现一个比较通俗的说法：想象你站在一座高山上，你想要用最短的时间下山，但是你每次只能走一步。那你需要做的就是查看你周围360度的范围，找到一个最陡峭的(下降的最快的)方向，然后转移到那个点上；转移到新
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2024-07-24 13:30:45
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目录一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集1.2. 读取数据集1.3. 定义模型1.4. 初始化模型参数1.5. 定义损失函数1.6. 定义优化算法1.7. 训练1.8. 小结二、Softmax 回归2.1. Softmax 回归◼ 回归VS分类# Kaggle分类问题◼ 从回归到分类2.2 交叉熵损失2.3 总结一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集我们首先生成数据集，1.2. 读取数据
1、损失函数、代价函数、目标函数损失函数：Loss Function 是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数：Cost Function 定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数：Object Function 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）。2、常见损失函数（1）0-1损失函数（2）平均
在统计学习角度，Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数，它相比均方误差来说，它对异常值不敏感。常常被用于分类问题上。 下面先给出Huber函数的定义：这个函数对于小的a值误差函数是二次的，而对大的值误差函数是线性的。变量a表述residuals，用以描述观察值与预测值之差：，因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式： Huber loss (green, )
1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图 上面是
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2024-01-08 17:41:09
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文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
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2023-08-01 15:24:09
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学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
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2021-08-19 15:52:00
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一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
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# 在PyTorch中实现Huber损失函数
Huber损失函数是一种用于回归问题的损失函数，它在预测值较远时表现得像均方误差，而在预测值较近时则表现得像平均绝对误差。这使得它更具鲁棒性，能够有效处理异常值。本文将以图文并茂的方式教会你如何在PyTorch中实现Huber损失。
## 实现流程
在实现Huber损失的过程中，我们可以简单地将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
# 如何实现 PyTorch 中的 Dice 损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的关键组成部分之一。Dice 损失在医学图像分割任务中尤为重要，因为它能有效衡量预测结果与真实标签之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 损失，包括每一个步骤的解释和代码示例。
## 流程概述
为了创建 Dice 损失函数，我们可以根据以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:33:14
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# SSIM损失在PyTorch中的应用
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，图像质量评估变得愈发重要。众多评价指标中，结构相似性（SSIM）因其优越的性能被广泛使用。本文将为您介绍SSIM损失在PyTorch中的实现，并给出代码示例。
## 1. 什么是SSIM？
结构相似性指数（SSIM）是一种用于衡量两幅图像相似度的指标。与传统的测量方法（如均方误差（MSE））不同，SSIM不仅考
这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
原创
2024-07-30 15:00:53
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