原来神经网络的损失函数也是网络的一部分

原创

东方佑 2021-04-22 20:31:45 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者东方佑的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

原来神经网络的损失函数也是网络的一部分_神经网络上图证明,权重的导数和误差有某种关系,计算的时候也会用到,也就是说误差可以通过某种函数表达权重导数,导数的反导就是这个函数
所以神经网络的loss函数非常重要,
直接影响神经网络的结构和物理意义,虽然我们无法理解这个网络物理意义

arc_face直接证明了loss和神经网络的关系,

上一篇：pytorch 实现openpose

下一篇：pytorch实现人脸表情识别

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

IT入门知识第一部分《IT基础知识》（1/10）

在当今数字化时代，信息技术（IT）已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。无论是个人还是企业，掌握IT基础知识都是至关重要的。本文将带你深入了解IT的基础知识，包括计算机硬件、软件以及网络基础。

IT 数据 IP 信息技术 IT基础知识
Git合并固定分支的某一部分至当前分支

在 Git 中，通常使用 git merge 命令来将一个分支的更改合并到另一个分支。如果你只想合并某个分支的一部分代码，可以使用以下两种方法：1.批量文件合并1.1.创建并切换到一个新的临时分支首先，从要合并的源分支（即要提取代码的分支）中创建并切换到一个新的临时分支。这样可以在该分支上进行修改，以便选择性地合并代码git checkout -b temp-branch sour

原创
动手实现图神经网络

图神经网络（Graph Neural Networks， GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。GNNs 通过学习节点的表示，能够捕捉图中的复杂依赖关系，因此在处理社交网络分析、推荐系统、知识图谱等多种应用中表现出色。下面是一个简单的图神经网络实现，我们将使用 Python 和 PyTorch 库。在这个例子中，我们将构建一个基本的图卷积网络（Graph Convolutiona

神经网络邻接矩阵 Graph
原来神经网络的损失函数也是网络的一部分

上图证明,权重的导数和误差有某种关系,计算的时候也会用到,也就是说误差可以通过某种函数表达权重导数,导数的反导就是这个函数所以神经网络的loss函数非常重要,直接影响神经网络的结构和物理意义,虽然我们无法理解这个网络物理意义arc_face直接证明了loss和神经网络的关系,...

神经网络网络
麻烦也是爱情的一部分

一位在电视台做主持人的未名，他的男友就是大学教师。她经历勒一场麻烦的恋爱。未名是在采访中认识他的，他班上有一名贫困生，他一直默默地资助他。未名去采访他，渐渐就和他成了恋人。就在两人开始谈婚论嫁时，他被检查出白血病，住进医院。家人，同事都劝未名和他分手，这门婚事本来就不被大家看好，未名出生书香门第，父母在英国讲学，早就催促她出国深造。而他家境贫寒，父母是老实巴交的农民，还有一位瘫痪在床的

职场爱情休闲麻烦
pytorch只优化网络的一部分参数

# 在PyTorch中只优化网络的一部分参数在深度学习模型训练过程中，可能会有必要仅优化模型的一部分参数。举例来说，你可能希望冻结某些层的权重，只训练其他层以加速训练或者防止过拟合。本文将带你逐步了解如何使用PyTorch实现这一目标。## 流程概述以下是实现只优化网络的一部分参数的步骤：| 步骤 | 描述 ||------|------|| 1. 定义网络结构 | 创建一个P

python 实例化深度学习
原来神经网络是一种图？

近日，斯坦福 Jure Leskovec 和 Facebook 的何凯明等人提出了一种神经网络的新型的图表示

神经
pytorch如何检查损失函数的一部分是否有求导

# PyTorch如何检查损失函数的一部分是否有求导PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多用于构建和训练神经网络的工具和函数。在使用PyTorch时，我们常常需要定义和使用损失函数来衡量模型的训练效果。然而，有时候我们只想对损失函数中的一部分参数求导，而不是对所有参数进行求导。在这种情况下，我们可以使用PyTorch的`retain_grad`方法来检查损失函数的一部分是否有求导

损失函数 python 神经网络
「网络架构」网络代理第一部分: 代理概述

不久前，我的队友Yariv在博客中介

人工智能网络 java 编程语言大数据
PHP函数下+数组一部分

记住，兄弟们，常量没用作用域，只有变量才有哈我们来聊一下静态局部变量静态局部变量首先他是一个局部变量，然后被关键字static修饰让静态局部变量销毁会两种途径，第一：使用unset函数。第二：这个.php文件执行完毕后销毁而普通的局部变量是这个所在函数执行完之后就自动销毁。...

php 递归静态局部变量局部变量升序
损失函数属于卷积神经网络的那一部分损失函数干嘛的

前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中损失函数的作用：衡量模型模型预测的好坏。再简单一点说就是：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。正文(及举例)：假设我们令真实值为Y 预测值为f(x) 损失函数为L（Y，f（x））他们的关系就是下图：损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f

损失函数属于卷积神经网络的那一部分损失函数数据机器学习
怎么取神经网络其中一部分的输出神经网络如何提取特征

前言卷积神经网络的发展主要是为了解决人类视觉问题，不过现在其它方向也都会使用。发展历程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。传统神经网络传统BP神经网络层与层之间都是全连接的，对于图像处理领域，当神经网络处理大图像时，全连接会导致待训练的参数非常庞大，比如100万个像素的图像，对于100个节点的隐层，则会产生亿级别的参数，如果

怎么取神经网络其中一部分的输出人工智能 java 数据库卷积
神经网络表示象限中的一部分位置的内容神经网络的表达能力

衡量机器学习研究工作的框架：①表现力（Expressivity）、②可训练性（Trainability）和/或③泛化能力（Generalization）。1.表现力：这个模型可以进行什么计算？表现力（Expressivity）体现了一个可以被参数函数（例如神经网络）计算的函数的复杂性。深度神经网络随着深度的增加，表现力呈指数级增长，这意味着今天大家正在研究的大多数监督、无监督和强化学习问题，用中等

神经网络表示象限中的一部分位置的内容神经网络机器学习最小化建模
循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第一部分）

循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第一部分）一、总结一句话总结： ①、RNN是一种可以预测未来（在某种程度上）的神经网络，可以用来分析时间序列数据（比输

循环神经网络神经网络数据反向传播 tensorflow
深度学习重建损失中有一部分

重构（Reconstruction）是指从经过变换的数据中恢复出原始数据。基本上，所有的深度学习算法中都用到了重构这一思想。1. 概述深度学习中的重构主要有两种：Value-based。即基于值的重构。比如，平方误差。Distribution-based。即基于分布的重构。比如交叉熵误差。这类重构一般都基于信息论准则。深度学习中用到重构比较多的模型主要是自动编码机（Autoencoder）和限制

深度学习重建损失中有一部分深度学习重构 sed 最小化
卷积神经网络的损失函数卷积神经网络损失函数

常见的损失函数和代价函数分类和回归常用的损失函数如下：公式见网页或者博客损失函数修改策略针对利用Loss修正存在类别不平衡问题的情况，详见本人博客《类别不平衡策略》文章的介绍。针对利用修改Loss来训练差异性较小的样本，如人脸等。为了同一类的特征更近，不同的类的特征更远，在人脸识别领域已提出多种loss。文章人脸的各种loss中简介了人脸识别领域大部分有名的loss函数以及论文目录，有需要的自

卷积神经网络的损失函数损失函数人脸识别拟合
深度神经网络对数损失函数神经网络的损失函数

第三章.神经网络的学习 3.1 损失函数损失函数是表示神经网络性能“恶劣程度”的指标，即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大程度上不一致。均方误差(mean_squared_error) 1).公式：参数说明：yk：神经网络输出tk：监督数据k：数据维度 2).代码实现：import numpy as np# 均方误差def mean_squared_error(y, t):

深度神经网络对数损失函数神经网络损失函数均方误差交叉熵误差
优化bp神经网络是优化的哪一部分 bp优化全称

BPR（业务流程重组）则是对企业流程大规模和彻底的变革，甚至有可能是推倒重来。由于BPR过于剧烈，阵痛太强，已经逐步被理性的企业抛弃。 BPI（业务流程优化），更多的强调局部、渐进性性的针对现有流程进行小规模的改善，而不是彻底性的否定或颠覆，这种工作方法更适合于企业自我开展的内部流程优化工作。而我们倡导的流程梳理的概念，更适用于作为一个阶段性活动，从

优化bp神经网络是优化的哪一部分流程管理业务流程流程图
ios视频裁剪一部分 iphone视频截取一部分

怎样剪切视频画面的一部分？日常我们在进行视频制作的时候，总是需要对视频进行剪辑，将视频片段中多余的部分剪切下来。可以说剪切视频是视频剪辑的基础操作，那么问题来了如何剪切视频呢？其实很简单，下面小编就来教大家具体的操作步骤。剪切视频画面的一部分我们在进行剪辑的时候，剪切画面是必不可少的，剪辑掉不需要的部分，保留有用的部分。其实剪辑画面这个操作对于专业的剪辑师来说十分简单，但是对于一些剪辑小白来说可能

ios视频裁剪一部分音视频上传操作方法格式转换
matlab神经网络损失神经网络损失函数

1.经典损失函数监督学习所要解决的两大类问题为分类问题和回归问题。针对分类问题和回归问题有各自不同的经典损失函数。通过神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置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维数组作为输出结果。数组中每个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的

matlab神经网络损失神经网络算法 python tensorflow
安卓的queries有哪些

在android开发中，内存泄漏是比较常见的问题，有过一些android编程经历的童鞋应该都遇到过，但为什么会出现内存泄漏呢？内存泄漏又有什么影响呢？在android程序开发中，当一个对象已经不需要再使用了，本该被回收时，而另外一个正在使用的对象持有它的引用从而导致它不能被回收，这就导致本该被回收的对象不能被回收而停留在堆内存中，内存泄漏就产生了。内存泄漏有什么影响呢

安卓的queries有哪些内存泄露 android 内存泄漏 ide
systemrescuecd中文

Antonia Bertolino, Francesca Lonetti, Eda Marchetti, SEAA.2010 本文工作：与传统的软件测试一样，测试Security Policy的关键问题之一是测试用例生成。目前有三类生成Security Policy测试用例的方法，分别是 Synthesis-based（主要是K. Fisl

systemrescuecd中文测试用例 sed 自动生成
vm虚拟机下的android如何安装vmtools

安装linux虚拟机踩过的坑下载ISO镜像文件（DVD）VMWare16.x下载创建新虚拟机BIOS进入后下载GITDebian下载软件报错scp拷贝不完整Debian11下载中文拼音输入Debian11虚拟硬盘无法新建文件夹No such file or directory报错在python3文件里不显示ip地址【未解决】：无法拖拽文件复制【未解决】：共享文件夹无法加载无法联网本机屏幕分辨率过

linux 运维 debian ip地址共享文件夹
centos rpm升级

最近在学习CEPH知识，由于生产环境部署在内网，且内网环境中的yum源不完善导致安装cpeh时会有很多依赖文件没办法做到自动下载，如果手动下载所有依赖包的话过程繁琐，且有些依赖包也会依赖其他依赖包，这种俄罗斯套娃式的依赖包无疑是给学习之路增添阻力。本文主要介绍使用yum --downloadonly参数和repotrack工具两种方法下载相应包及依赖包安装组件[root@server

centos rpm升级 centos linux 运维依赖包
Java基础整理

Java基础整理什么是Java虚拟机？为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”？ java虚拟机是执行字节码文件（.class）的虚拟机进程。。java源程序（.java）被编译器编译成字节码文件（.class）。然后字节码文件，将由java虚拟机，解释成机器码（不同平台的机器码不同）。利用机器码操作硬件和操作系统。因为不同的平台装有不同的JVM，它们能够将相同的.class文件，解释成不同

面向TFS的Java软件开发包项目开源 Java

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯