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搜索关键字:loss    ( 720个结果
别再用apt提供的OpenCV了:ubuntu16.04下,有内存泄漏
ubuntu16.04系统下,用apt装的opencv,别用。由内存泄漏,坑人! 安装的opencv 调用OpenCV的C接口,最基本的函数 利用valgrind检查内存泄漏情况 测试代码如下: 图片: 编译: bash gcc main.c O0 g `pkg config libs opencv ...
分类:系统相关   时间:2019-10-03 13:02:36    阅读次数:152
浅谈人脸识别中的loss 损失函数
浅谈人脸识别中的loss 损失函数 2019-04-17 17:57:33 liguiyuan112 阅读数 641更多 分类专栏: AI 人脸识别 浅谈人脸识别中的loss 损失函数 2019-04-17 17:57:33 liguiyuan112 阅读数 641更多 分类专栏: AI 人脸识别 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-03 12:59:59    阅读次数:89
手写BP(反向传播)算法
BP算法为深度学习中参数更新的重要角色,一般基于loss对参数的偏导进行更新。 一些根据均方误差,每层默认激活函数sigmoid(不同激活函数,则更新公式不一样) 假设网络如图所示: 则更新公式为: 以上列举了最后2层的参数更新方式,第一层的更新公式类似,即上一层的误差来自于下一层所有的神经元,e的 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-01 22:30:28    阅读次数:153
pytorch note
1.模型保存与加载 1.1 1.2 a、保存临时模型用于预测或再训练 当保存一个临时模型用于预测或再训练时,需要保存比state_dict更多的参数。包括优化器的state_dict,迭代次数epoch,最后一层迭代的loss及其他任何需要的参数。 当保存多个组件时,将多个组件以字典的形式组织,然后 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-29 13:20:39    阅读次数:110
tqdm模块
1 tqdm用于显示进度条 from tqdm import tqdm import time #desc设置名称, # ncols设置进度条长度, # postfix以字典形式传入详细信息 d = {'loss':0.2,'learn':0.8} for i in tqdm(range(50),d ...
分类:其他好文   时间:2019-09-26 21:52:56    阅读次数:110
mini-batch的TripleLoss实现(Pytorch)
```python class TripleLoss(nn.Module): def __init__(self, margin=0.3): super(TripleLoss, self).__init__() self.margin = margin # 阈值 self.rank_loss = n... ...
分类:其他好文   时间:2019-09-24 17:28:35    阅读次数:175
sklearn 模型评估
原文链接 http://d0evi1.com/sklearn/model_evaluation/ 预测值:pred 真实值:y_test 直接用平均值 mean(pred == y_test) 准确得分 from sklearn.metrics import accuracy_score accur ...
分类:其他好文   时间:2019-09-17 18:56:20    阅读次数:73
Tensorflow 对上一节神经网络模型的优化
本节涉及的知识点: 1.在程序中查看变量的取值 2.张量 3.用张量重新组织输入数据 4.简化的神经网络模型 5.标量、多维数组 6.在TensorFlow中查看和设定张量的形态 7.用softmax函数规范可变参数 8.小结:线性问题 一、在程序中查看变量的取值 二、张量 x1: Tensor(" ...
分类:其他好文   时间:2019-09-14 23:06:47    阅读次数:172
keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
[TOC] 目标函数 目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例。 在官方keras.io里面,有如下资料: 1. mean_squared_error或mse 2. mean_absolute_error或m ...
分类:其他好文   时间:2019-09-14 23:03:54    阅读次数:1023
2019/09/13
今天还是继续在做拟合,因为感觉即使精度不高还是可以发论文。 但是仔细阅读了其中一篇论文后发现,以四万多份样本为基础的实验精度已经达到了0.25左右的loss。 而我这个基于小样本的loss却只有0.5左右的loss,高了将近一倍。 所以这条路是走不通了。 说说之后的计划。 1.先用这个202个样本进 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-13 22:08:08    阅读次数:127
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