tf常见的损失函数(LOSS)汇总】的更多相关文章

损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距.一般而言,大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的. 哦豁,损失函数这么必要,那都存在什么损失函数呢? 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数. 运算公式 1 均方差函数 均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果,其概念相对简单,就是真实值与预测值差值的平方的均值,具体运算公式可以表达如下: 其中f(xi)是预测值,yi是真实值. 其中f(x_{i})是预测值,y_{i}是真实值. 其中f…
通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成.发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf (题名“Loss functions; a unifying view”).   一.损失项 对回归问题,常用的有:平方损失(for linear regression),绝对值损失: 对分类问题,常用的有…
常见.NET功能代码汇总 23,获取和设置分级缓存 获取缓存:首先从本地缓存获取,如果没有,再去读取分布式缓存写缓存:同时写本地缓存和分布式缓存 private static T GetGradeCache<T>(string key) where T:struct { MemoryCacheManager localCache = MemoryCacheManager.Instance; if (!localCache.IsSet(key)) { //本地不存在此缓存 T remoteVal…
IE6以及各个浏览器常见兼容问题 大汇总 综述:虽然说IE6在2014年4月将被停止支持,但是不得不说的是,IE6的市场并不会随着支持的停止而立刻消散下去,对于WEB前端开发工程师来说,兼容IE6 兼容各个浏览器,依然是不得不面对的工作. 在此总结了常见的浏览器兼容问题,里面也有IE6的常见兼容问题,供大家分享. 如需转载,请注明出处:网易博客-独行冰海:IE6 浏览器常见兼容问题 大汇总 1.<!DOCTYPE HTML>文档类型的声明. 产生条件:IE6浏览器,当我们没有书写这个文档声明的…
损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差,例如:欧氏距离,交叉熵,对比损失,合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function),字面一些,就是有某个(最优化)目标的函数,比如最优化这个目的.没有找到定义,个人理解,目标函数是一个大类,包含损失函数.代价函数:损失函数.代价函数,属于目标函数.…
1损失函数和代价函数的区别: 损失函数(Loss function):指单个训练样本进行预测的结果与实际结果的误差. 代价函数(Cost function):整个训练集,所有样本误差总和(所有损失函数总和)的平均值.(这一步体现在propagate()函数中的第32行)…
IE6以及各个浏览器常见兼容问题 大汇总 综述:虽然说IE6在2014年4月将被停止支持,但是不得不说的是,IE6的市场并不会随着支持的停止而立刻消散下去,对于WEB前端开发工程师来说,兼容IE6 兼容各个浏览器,依然是不得不面对的工作. 在此总结了常见的浏览器兼容问题,里面也有IE6的常见兼容问题,供大家分享.     1.<!DOCTYPE HTML>文档类型的声明. 产生条件:IE6浏览器,当我们没有书写这个文档声明的时候,会触发IE6浏览器的怪异解析现象: 解决办法:书写文档声明. 2…
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1.1 Loss Term Gold Standard (ideal case) Hinge (SVM, soft margin) Log (logistic regression, cross en…
原文:http://luowei828.blog.163.com/blog/static/310312042013101401524824 通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成.发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf (题名“Loss functions; a unifying vi…
leetcode刷题之后,很多问题老是记忆不深刻,因此特意开此帖: 一.对做过题目的总结: 二.对一些方法精妙未能领会透彻的代码汇总,进行时常学习: 三.总结面试笔试常见题目,并讨论最优解法及各种解法的优劣: leetcode探索中级算法 1)排序相关   快排,归并,堆排,插入,选择   1.1)基础算法原理与实现:   十大排序算法:C++   1.2) 直接使用排序算法的题目: leetcode 628. 三个数的最大乘积 1.3)通过归并排序求逆序数: 微软面试题:求一个序列的逆序对数(…
对于已经越狱的用户来说,经常会使用Cydia来安装一些酷炫或实用插件,但是有时候它总是会出现一些问题,以下收集了在Cydia经常遇到的问题,供大家参考: 一.主屏幕没有 Cydia 图标 1.设备需已越狱 2.初次越狱的设备,Cydia 图标通常在第 2 页 3.Cydia 图标没有被隐藏或加入 SBSettings 的 Dock 4.不完美越狱,需要引导才能出现Cydia图标,例如最近的iOS 6.0.1不完美越狱. 二.Cydia 无法启动(或有闪退现象) 1.Cydia 1.1.0 以前的…
在开发SearchEasy Site SearchEngine(搜易站内搜索引擎)的时候,经常会遇到一些搜索引擎的常见功能如何实现的问题,比如实现相关度百分比显示?如何实现在结果中搜索等等诸如此类常见的问题,本文总结我在开发SearchEasy Site SearchEngine(搜易站内搜索引擎)过程中遇到的问题,整理分享给需要的博友们: 问:Lucene.net的搜索结果的百分比相关度值是如何实现的? 答:     Hits result = searcher.Search(q);    …
1.ActiveMQ 反序列化漏洞(CVE-2015-5254) ref:https://www.nanoxika.com/?p=408 Apache ActiveMQ是美国阿帕奇(Apache)软件基金会所研发的一套开源的消息中间件,它支持Java消息服务.集群.Spring Framework等. Apache ActiveMQ 5.13.0之前5.x版本中存在安全漏洞,该漏洞源于程序没有限制可在代理中序列化的类.远程攻击者可借助特制的序列化的Java Message Service(JMS…
本文主要介绍在使用ElementUI组件库的时候,常遇见的问题及使用到的方法,汇总记录便于查找. 1.表单 阻止表单的默认提交 <!-- @submit.native.prevent --> <el-form @submit.native.prevent></el-form> 输入框enter提交请求 <!-- @keyup.enter.native --> <el-input @keyup.enter.native="query()&quo…
已经开源 地址:https://github.com/nanhupatar...关注我们团队: React 中 keys 的作用是什么? Keys 是 React 用于追踪哪些列表中元素被修改.被添加或者被移除的辅助标识. render () { return ( <ul> {this.state.todoItems.map(({item, key}) => { return <li key={key}>{item}</li> })} </ul> )…
一 Android系统功能测试设计的测试用例 a.对所测APP划分模块 b.详细列出每个模块的功能点(使用Xmind绘制功能图) c.使用等价类划分.边界值.场景发等对各功能点编写测试用例(考虑中断功能测试用例) d.执行测试之后,总结补充相关用例 二 1.未按需求实现bug.... 2.开发实现时遗漏备选流.备选流bug: 3.性能问题,性能不过关(开发实现时不做性能保证): 4.数据错误: 5.修改A功能影响到B功能不能正常使用: 6.数据存储错误: 7.多个操作结合在一起的功能异常错误:…
1,在Web上修改指定文件位置的Web.config 这里需要使用 WebConfigurationManager 类,但必须使用WebConfigurationFileMap类来指定文件位置,看代码: ; //修改网站的配置文件 var configFile = new FileInfo(configFilePath); var vdm = new VirtualDirectoryMapping(configFile.DirectoryName, true, configFile.Name);…
参考资料: 1. 开源中国  http://www.oschina.net/translate/nstalling-dockerio-on-centos-64-64-bit?cmp Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口. 1 Docker与虚拟机   2 搭建过程 2.1 准备宿主系统 准备一个 CentOS 7操作系统,具体要求…
33,彻底关闭Excel进程 .NET中使用Excel属于使用非托管资源,使用完成后一般都要用GC回收资源,但是,调用GC的位置不正确,Excel进程可能无法彻底关闭,如下面的代码: static void OpenExcelTest(int j) { //Application excel = null; excel = new Application(); excel.Visible = true; excel.Workbooks.Open("d:\\A1000.xla"); Wo…
1. maven下载jar包失败,重复 maven --> update project 不管用 解决办法:  1.打开本地仓库所在目录, 通过win文件夹的搜索功能,查找 *.lastUpdated ,然后将找到的文件全部删除 2.重新 Maven Update Project 2.Cannot change version of project facet Dynamic web module to 2.5:  https://blog.csdn.net/sunqing0316/articl…
issue 1.Java compiler level does not match the version of the installed Java project facet. 或者 One or more constraints have not been satisfied. 或者 Dynamic Web Module 3.1 requires Java 1.7 or newer. 解决办法: 在项目中的pom.xml文件中添加以下配置: 说明:以下是根据你自己使用的jdk版本来配置的…
前天数梦工厂来学校招聘,笔试题比较有特点,全是Java题,基本就是Java的一些特点.凭记忆按照题目找到一些必备知识点 (1). try {}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally {}里的code会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后? 会执行,在return前执行. (2). Overload和Override的区别 重载Overload表示同一个类中可以有多个名称相同的方法,但这些方法的参数列表各不相同(即参数个数或类型不同). 重写Override…
1. 使用AppBar后如何去掉左边的返回箭头.左边的图标对应的是leading,源代码如下(吐槽一下,CSDN暂不支持dart语言): Widget leading = widget.leading; if (leading == null && widget.automaticallyImplyLeading) { if (hasDrawer) { leading = IconButton( icon: const Icon(Icons.menu), onPressed: _handl…
异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 Overfl…
前端在请求接口的时候要和后端人员配合好,根据后端提供的接口文档来进行开发,一般请求类型有这几种 1.GET请求 GET请求一般会将数据放到URL后 GET请求对所发信息量的限制是2000个字符 GET请求的参数只能是ASCII码,所以中文需要URL编码 GET请求用于提交非敏感数据和小数据 前端在使用GET请求的时候一般是为了查询数据等操作,这时会把参数放在地址栏后面一起传过去所以请求头如果对token等没有特殊要求的情况下一般是不用设置的 例如: // 查询课时列表方法 export func…
TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2…
一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan…
摘自https://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html 一.RNN回顾 略去上面三层,即o,L,y,则RNN的模型可以简化成如下图的形式: 二.LSTM模型结构: 整体模型: 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进,可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来,来避免梯度消失的问题,这样的特殊RNN就是我们的LSTM.由于LSTM有很多的变种,这里我们以最常见的LSTM为例讲述.LSTM的结构如下图: 记忆细胞: 从上图中可以看出,…
我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp…
数据处理 样本数据描述 样本数据集是double类型的178 * 14矩阵,第一列表示酒所属类别,后面13列分别表示当前样本的13个属性: 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash 5) Magnesium 6) Total phenols 7) Flavanoids 8) Nonflavanoid phenols 9) Proanthocyanins 10) Color intensity 11) Hue 12) OD280/OD…