[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧-害我看了这么久- NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数.比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫.狗和猪的

1.softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1.2.log_softmax 在softmax的结果上再

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a

magnitude是精确距离,sqrMagnitude是节省CPU的粗略距离,精度有损失 CubeA坐标 x:0 y:0.844 z:0 CubeC坐标 x:0 y:0 z:0 Vector3 aaa = A.position - C.position; Debug.DrawLine(A.position, C.position, Color.green); Debug.Log("aaa: " + aaa.ToString() + " magnitude:" + a

这是个持续多年的话题了,很多大公司,尤其是牛逼的独立分包公司(开发公司)都会有代码审核和严格QA程序,一般的公司就很难说咯,在法律上目前还没有完全支持处罚程序员bug经济损失的判例(国内如此),国外也是分为故意损害和无意损害两类,但是举证故意损害举证很困难.就我的经验来说(我只在小公司和小小公司待过,大公司和超级公司只是从资料和论文以及产品里看过),一般会有限制级要求和程序性要求,其他的就是使命感和责任心的管理,加强程序员的自我管理是很重要的学问:这里说的是OKR,不是KPI:技术型公司不适用制

前文 的最后给出了玉伯的一道课后题,今天我们来讲讲这题的思路. 题目是这样的: Number.MAX_VALUE + 1 == Number.MAX_VALUE; Number.MAX_VALUE + 2 == Number.MAX_VALUE; ... Number.MAX_VALUE + x == Number.MAX_VALUE; Number.MAX_VALUE + x + 1 == Infinity; ... Number.MAX_VALUE + Number.MAX_VALUE ==

SVM的标准形式是\begin{align*} \min_{\boldsymbol{w}} \ \ \ \frac{\lambda}{2} \|\boldsymbol{w}\|^2 + \frac{1}{M} \sum_{i=1}^M \max \{0, 1 - y_i (\boldsymbol{w}^\top \boldsymbol{x}_i + b) \} \end{align*}其中$\boldsymbol{x}_i \in \mathbb{R}^d$,$y_i \in \{1,-1\}$

背景 在博客 恶心的0.5四舍五入问题 一文中看到一个关于 0.5 不能正确的四舍五入的问题.主要说的是 double 转换到 BigDecimal 后,进行四舍五入得不到正确的结果: public class BigDecimalTest { public static void main(String[] args){ double d = 301353.05; BigDecimal decimal = new BigDecimal(d); System.out.println(decima

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map

道生一,一生二,二生万象.OO的思想就是抽象,万象归宗,化繁为简.99%的程序员使用OO,或者所谓的类库的目的就是好用,不必了解内部实现就可以直接达到所期望的结果.这时一种生产力的进步,一种流水线式半零件式的生产流程.程序员只是最后再流水线上拼接起来上个螺丝的工人而已(严格说来是码农).C++就是抽象万象的利器.用Windows举例子,从无到有这个关键的一步(所谓的底层),通产是C或者汇编.Windows源码大多是C/ASM编写,实现了硬件的抽象统一了抽象接口(中介有众厂商的驱动提供),然后从一

虽然结构是值类型,但在语法上常常可以把它们当作类来处理.例如,在上面的 Dimensions 类的定义中,可以编写下面的代码:Dimensions point = new Dimensions();point.Length = 3;point.Width = 6;注意,因为结构是值类型,所以new 运算符与类和其他引用类型的工作方式不同.new 运算符并不分配堆中的内存,而是调用相应的构造函数,根据传送给它的参数,初始化所有的字段.对于结构,可以编写下述代码:Dimensions point;p

java操作Excel处理数字类型的精度损失问题验证: 场景: CELL_TYPE_NUMERIC-->CELL_TYPE_STRING--->CELL_TYPE_NUMERIC POI版本:poi-3.10.1poi-3.9 Code: package poi; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.i

非常偶然发现了一个精度损失的问题,简单来说: 有表达式: l = i/30 + j/40 + k/25, 求当{i,j,k} = {50,85,27}时l的值,非常easy,用计算器立即能够算出答案为4.8717,可是编写了下面程序来实现: int i = 50,j = 85, k = 27; double l = i/30 + j/40 + k/25; 执行后,结果显示4.000000000. 为什么?这是由于在C++中两个整数相处得到的结果还是整数.故除法都被四舍五入了再相加.就得到结果4.

/** * 加法运算,避免数据相加小数点后产生多位数和计算精度损失. * * @param num1加数1 | num2加数2 */ function numAdd(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; try { baseNum1 = num1.toString().split(].length; } catch (e) { baseNum1 = ; } try { baseNum2 = num2.toString().split(].l

上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

浮点数会有精度损失这个在上大学的时候就已经被告知,但是至今完全没有想明白其中的原由,老师讲的时候也是一笔带过的,自己也没有好好琢磨.终于在工作的时候碰到了,于是google了一番. 问题: 对两个double类型的值进行运算,有时会出现结果值异常的问题.比如: 1 System.out.println(19.99+20); 2 System.out.println(1.0-0.66); 3 System.out.println(0.033*100); 4 System.out.println(1

号外!号外!走过,路过,不要错过!日本 IT 业的狗血八卦继续独家放送啦!! 2015 年 9 月 3 日,随着东京最高法院驳回瑞穗证券的上诉,维持二审的原判结果,一个长达 10 年的诉讼终于画下了句号.这个判例将对 IT 行业产生深远的影响:如果程序的 bug 导致了巨大的经济损失,应该由谁来承担?用户?运营商?还是系统开发商? Bug:计算机程序里的错误 今天故事的主角是,瑞穗(みずほ)证券,东京证券交易所(下文简称东证),和富士通. 各位富士通的同学,雷子真的不是富士通黑啊.你们公司行业内

[BZOJ1585][Luogu2944]地震损失2(网络流) 题面 题目描述 Wisconsin has had an earthquake that has struck Farmer John's farm! The earthquake has damaged some of the pastures so that they are unpassable. Remarkably, none of the cowpaths was damaged. As usual, the farm

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/ 为了训练模型,需要一种可降低模型损失的好方法.迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法,而且使用起来简单有效. 1- 迭代方法 用于训练模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略可以很好地扩展到大型数据集,因此在机器学习中的应用非常普遍. “模型”部分将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测作为输出. “计算损失”部分是模型将要使用的损失函