l1 l2 loss
代码：lossless 压缩 10x faster VAE
paper1： [1] Anji Liu, Stephan Mandt and Guy Van den Broeck. Lossless Compression with Probabilistic Circuits, In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022. https://github.com/J
日期 2023-06-12 10:48:40
mseloss 与 smooth_l1_loss比较
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在0-1直接，mseloss的平方是smooth_l1_loss，smooth_l1_loss更小import torch import torch.nn.functional as F conf_mask = torch.FloatTensor([3]) conf_data = torch.FloatTensor([1]) loss_fn = t
日期 2023-06-12 10:48:40
MSELoss() 函数「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MSELoss ( 均 值 损 失 ) pytorch：def MSELoss(pred,target): return (pred-target)**2复制 代码示例：import torch import torch.nn as nn a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.floa
日期 2023-06-12 10:48:40
TensorFlow绘制loss/accuracy曲线
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 多曲线1.1 使用pyplot方式import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1) plt.plot(x, x * 2, label="First") plt.plot(x, x * 3, label="Second
日期 2023-06-12 10:48:40Diffusion预训练成本降低6.5倍，微调硬件成本降低7倍！Colossal-AI完整开源方案低成本加速AIGC产业落地
机器之心发布机器之心编辑部如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型，已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI 基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整 Stable Diffusion 预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低 6.5 倍，个性化微调硬件成本降低 7 倍！在个人电脑的 RTX 2070/3050 上即可快速完成微调任务流程，让
日期 2023-06-12 10:48:40
样本数量不平衡问题方案（Focal Loss & Circle Loss）
1.Focal Lossfocal loss是最初由何恺明提出的，最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focal loss与交叉熵损失函数的对比，给出focal loss有效性的解释。Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意，有区别于正负样本数量不平衡）的问题，实际可以使用的范围非常广泛。该损失函数来源于论文F
日期 2023-06-12 10:48:40利用Contrastive Loss（对比损失）思想设计自己的loss function
来源：PaperWeekly本文约4500字，建议阅读9分钟该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似。复制1、Contrastive Loss简介对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于 2006 年Yann LeCun的“Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mappin
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
1.交叉熵损失函数在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（cross entropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布，通过 q来表示 p的交叉熵可如下计算：H\left(p,q\right)=-\sum\limits_{x}p
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。
1.学习率学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长，通常用\eta表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络训练过程中，模型通过样本数据给出预测值，计算代价函数并通过反向传播来调整参数。重复上述过程，使得模型参数逐步趋于最优解从而获得最优模型。在这个过程中，学习率负责控制每一步参数更新的步长。合适的学习率可以使代价函数以合适的速度收敛到最小值。1.
日期 2023-06-12 10:48:40ORA-12713: Character data loss in NCHAR/CHAR conversion ORACLE 报错 故障修复 远程处理
ORA-12713: Character data loss in NCHAR/CHAR conversion ORACLE 报错 故障修复 远程处理 ORA-12713: Character data loss in NCHAR/CHAR conversion Cause: When character set conversion happens between CHAR and NC
日期 2023-06-12 10:48:40java连接zookeeper服务器出现“KeeperErrorCode = ConnectionLoss for …”详解大数据
1 Exception in thread "main" org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for /test 2 at org.apache.zookeeper.KeeperException.create(KeeperException
日期 2023-06-12 10:48:40损失惨重Oracle灰色未来（oracle loss）
近日，Oracle公司发布的2021年财报显示，该公司的净利润同比下滑了2%，第一财季的收入也比市场预期少了约4亿美元。 这一不利消息让许多业内人士对Oracle的未来发展表示担忧。事实上，Oracle在近年来的发展中，已经逐渐走入了灰色未来的阴影之中。 一、竞争压力 Oracle一直是企业级数据库领域的霸主，但随着新兴技术的不断涌现，越来越多的竞争者开始向Oracle的天下发起挑战。
日期 2023-06-12 10:48:40
paddlepaddle 27 支持任意维度数据的梯度平衡机制GHM Loss的实现（支持ignore_index、class_weight，支持反向传播训练，支持多分类）
GHM Loss是Focal loss的升级版，它对难样本进行了深入的分析，认为并非所有的难样本都值得关注。有一些难样本属于标签错误的，不应该进行加强。GHM Loss根据loss的梯度模长（1-softmax(x) , 既输出值的导数）区间统计频率，用频率的作为系数，调节梯度值。因此，在GHM Loss中bin的最
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 12 paddle框架下的各种loss，从回归到分类、语义分割、目标检测
因为paddle官网api下的loss接口有限，本来本篇是想效仿pytorch框架实现OHEM loss的，后来通过对paddlepaddle组织下的PaddleSeg，PaddleClas，PaddleDetection等项目的挖掘，发现这些子项目内实现了各种我们所能想象到的loss，只是没有集成到paddle框架中。虽然如此，但是我们只需要找到相应的l
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 11 支持任意维度数据的focal loss的实现（支持ignore_index，支持反向传播训练，支持多分类）
Focal Loss的公式如下所示，其中用来调节正负样本的平衡，在本质上就是交叉熵（nn.CrossEntropyLoss(weight=alpha））中的weight参数，所以在多类别的focal loss中是一个数组（比如5分类，第3个分类为正类 alpha=[0.25,0.25,0.75,0.25,0.25]）；用来调节难易样
日期 2023-06-12 10:48:40SAP CRM产品主数据页面的data loss实现逻辑
Created by Jerry Wang, last modified on Oct 05, 2016 Actually the data loss can only happen when the cross comp
日期 2023-06-12 10:48:40【目标检测】23、Generalized Focal Loss V2
文章目录 一、背景二、方法2.1 概况2.2 Generalized Focal Loss V12.3 Generalized Focal Loss V2 三、效果3.1 消融实验3.2 和 SOTA
日期 2023-06-12 10:48:40【目标检测】18、RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection
文章目录 一、背景二、方法2.1 Focal loss2.2 RetinaNet 网络结构 三、效果 论文：Focal Loss for Dense Object Det
日期 2023-06-12 10:48:40CV之FR之ME/LF：人脸识别中常用的模型评估指标/损失函数(Triplet Loss、Center Loss)简介、使用方法之详细攻略
CV之FR之ME/LF：人脸识别中常用的模型评估指标/损失函数(Triplet Loss、Center Loss)简介、使用方法之详细攻略 目录 人脸识别中常用的模型评估指标/损失函数(Triplet Loss、Center Loss)简介 T1、Triplet Loss (1)、英文原文解释 (2)、代码实现 T2、Cent
日期 2023-06-12 10:48:40RNNTLoss使用这个可以吗
解释 https://www.bilibili.com/video/BV1wE411W7TV?p=8 安装教程 https://github.com/1ytic/warp-rnnt/tree/master/pyto
日期 2023-06-12 10:48:40语义分割常用loss介绍——及pytorch实现
https://blog.csdn.net/caidaoqing/article/details/90457197
日期 2023-06-12 10:48:40“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘
Traceback (most recent call last): File "D:\nlp\zhinengyunwei\wh_lstm_pytorch.py", line 213, in <mo
日期 2023-06-12 10:48:40一起学习ML和DL中常用的几种loss函数
摘要：本篇内容和大家一起学习下机器学习和深度学习中常用到的几种loss函数。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】网络实战之交叉熵类Loss函数》，作者：Skytier 。 本篇内容和大家一起学习下机器学习和深度学习中常用到的几种loss函数，根据计算分类方式以及场景的不同
日期 2023-06-12 10:48:40技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss
本文分享自华为云社区《技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss》，原文作者：chengxiaoli。 今天更新一下恺明大神的Focal Loss，它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection提出来的损失函数ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40基于VGG的感知损失函数--人眼感知的loss
损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，损失函数越小，一般就代表模型的鲁棒性越好，正是损失函数指导了模型的学习。 感知损失perceptual loss（VGG损失） 对于图像风格化，图
日期 2023-06-12 10:48:40NativeScaler()与loss_scaler
源码： class NativeScaler: state_dict_key = "amp_scaler" def __init__(self): self._scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() def __call__(sel
日期 2023-06-12 10:48:40train loss和test loss分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升，test lo
日期 2023-06-12 10:48:40YOLOv3中Loss
yolov3 的 loss ，今天终于看完了yolov3-tf2 的源码 YOLOv3中Loss部分计算 代码 #终点的loss= obj_mask * box_
日期 2023-06-12 10:48:40是否需要self.loss.cuda()
转自：https://discuss.pytorch.org/t/why-do-we-need-to-do-loss-cuda-when-we-we-have-already-done-model-cuda/91023/5 https://discuss.pytorch.org/t/move-the-loss-function-to-gpu/20060 1.问题 有的模型将损失函数也调用了cud
日期 2023-06-12 10:48:40Tf中的NCE-loss实现学习【转载】
转自：http://www.jianshu.com/p/fab82fa53e16 1.tf中的nce_loss的API def nce_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None,
日期 2023-06-12 10:48:40【Tensorflow+keras】使用keras API保存模型权重、plot画loss损失函数、保存训练loss值
举例实现 （1）模型实现 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import * from tensorflow.kera
日期 2023-06-12 10:48:40