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损失函数学习记录

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简介:
本笔记旨在系统梳理和探讨机器学习中常用的各类损失函数,包括其定义、作用机制及应用场景,以帮助读者深入理解模型训练过程中的优化原理。 在阅读了大量关于损失函数的文档后,我总结并归纳了一份学习笔记,特别关注于softmax loss,并对较新的A-softmax、center loss、coco-loss以及triple-loss等进行了全面的理论推导与解释。这份笔记对于初学者来说具有一定的参考价值。

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客服
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    本笔记旨在系统梳理和探讨机器学习中常用的各类损失函数,包括其定义、作用机制及应用场景,以帮助读者深入理解模型训练过程中的优化原理。 在阅读了大量关于损失函数的文档后,我总结并归纳了一份学习笔记,特别关注于softmax loss,并对较新的A-softmax、center loss、coco-loss以及triple-loss等进行了全面的理论推导与解释。这份笔记对于初学者来说具有一定的参考价值。
  • Yolov3-Matlab代码
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    本项目致力于研究和实现YOLOv3算法中的损失函数,并使用MATLAB编写相关代码。通过实践加深对目标检测技术的理解与应用。 损失函数matlab代码 #iyolov3_learning 该项目旨在帮助大家学习YOLO框架,并鼓励有志于深度学习的新手共同参与。 目标: - 不需要编写任何代码,也不用改动现有的损失函数。 - 可以自由拼接和修改网络结构。 - 深入理解损失函数与反向传播机制。 - 自己动手修改损失函数并实现反向传播算法,并尝试观察训练效果的变化。 更新内容: 2018.12.23 创建项目,上传了两个DIY的YOLO模型。同时提供了人头数据集brainwash的相关信息和用于转换该数据集格式至YOLO所需的matlab脚本段落件idl2yolo。 2018.12.24 添加SCUT_HEAD人头数据集,并附带相应的格式转换脚本(基于YOLO的VOC脚本修改)。原数据集中存在部分xml文件尺寸标注错误的问题,使用上述提供的脚本可以进行修复。具体路径信息需要自行查看并调整。
  • Simulink/S-
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    本记录旨在分享和总结在学习Simulink及S-函数过程中的心得与技巧,帮助初学者快速理解和掌握相关知识。 本PDF文件是作者在学习Simulink/S-函数过程中的笔记汇总,包括常用函数和模块间的工作流程。初学者可以通过这份导图快速了解并概览Simulink/S-函数的基本概念,从而能够在短时间内进行简单的设计工作,并且方便日后回顾与检索相关知识。
  • 的Matlab代码-YOLOv3资源:yolov3_learning
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    本资源提供YOLOv3深度学习目标检测模型的损失函数在MATLAB中的实现代码,旨在帮助学习者更好地理解和应用该算法。 损失函数MATLAB代码 #iyolov3_learning 该项目旨在帮助自己学习YOLO,并希望有缘的新手也能一同参与学习。 目标: 不编写任何代码、不修改损失函数,自由拼接网络结构或调整现有网络; 理解并掌握损失函数及反向传播机制; 尝试自行修改损失函数和实现反向传播算法,观察训练效果。 更新内容: 2018.12.23 创建项目 上传了两个DIY的YOLO模型, 提供了人头数据集Brainwash的相关信息,并附上了从该格式转换为YOLO格式所需的MATLAB脚本段落件idl2yolo。 2018.12.24 添加SCUT_HEAD人头数据集; 提供相应格式转换脚本(基于YOLO的VOC脚本修改), 原数据集中存在一些XML文件大小标注错误的问题,使用上述提供的脚本来修复这些问题。
  • R语言及估计
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    本记录主要涵盖了使用R语言进行数据分析的过程和经验分享,重点探讨了如何运用R中的各种函数来进行数据估计与分析。适合对统计学和编程感兴趣的读者参考学习。 R语言是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和图形可视化的编程语言和环境。它以其强大的统计功能和易读性深受数据分析专业人士和研究人员的喜爱。在这个关于R语言与函数估计的学习笔记中,我们将深入探讨如何使用R进行函数估计这一重要概念。 函数估计是统计学中的一个重要领域,涉及根据观测数据来推断未知的数学模型或关系的过程。实际应用中往往面临不完整或者带有噪声的数据挑战,而目标是从这些有限的信息中构建出最合适的函数模型以预测和理解未知过程或变量的变化规律。 R语言提供了一系列丰富的库和工具支持这一领域的研究与实践工作,例如`ggplot2`用于数据可视化、`lm`及`nls`函数帮助拟合线性和非线性模型,还有如广义加性模型的实现包`gam`, 以及专门处理曲线光滑和非参数回归的强大支持库如 `fda`(功能数据分析) 和 `mgcv`(广义交叉验证)。 在学习笔记中,你可能会接触到以下内容: 1. **R语言基础**:涵盖数据类型、控制结构、函数定义及数据操作的基本语法。 2. **数据导入与处理**:讲解如何使用`read.csv`等工具读取不同格式的数据文件,并介绍常见的预处理技巧以提高数据分析效率。 3. **基本统计分析**:解释均值、方差和标准差等基础概念,同时教授在R中进行相应计算的方法。 4. **函数估计理论**:探讨最小二乘法、最大似然估计及贝叶斯方法在内的关键原理及其应用背景。 5. **非参数函数估计**:介绍核密度估算、局部平均值与回归技术,并指导如何用R实现这些算法。 6. **参数化模型的拟合**:详细说明`lm`和`nls`等内置功能,用于线性和非线性情况下的系数求解过程。 7. **图形表示技巧**:通过使用如 `ggplot2` 这样的库来创建美观且信息丰富的图表,帮助用户直观地展示函数估计的结果。 8. **高级主题探讨**:涵盖广义线性模型、随机过程分析以及时间序列建模,并介绍如何利用诸如 `mgcv` 等工具进行复杂场景下的函数拟合工作。 9. **案例研究解析**:通过具体实例,演示在R环境中应用函数估计解决实际问题的方法和步骤。 这些内容将帮助你掌握使用R语言来进行高效准确的统计分析的能力。无论是学术科研还是工业实践场合下,该笔记都能为你提供宝贵的指导和支持,助力你在数据分析领域取得显著进展。
  • Python与模块详解
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    本文章详细探讨了Python编程语言中函数和模块的概念及应用。通过具体示例解析如何定义、调用函数以及创建自定义模块,帮助初学者掌握核心技能。 Python是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能深受程序员喜爱。在Python中,函数和模块是两个核心概念,对于程序的组织和重用至关重要。 **1. 认识Python函数** 函数是实现特定功能的代码块,它允许我们将代码划分为可重用的部分。在Python中,我们可以使用`def`关键字来定义一个函数,函数通常包含一个或多个语句,并通过函数名调用执行。例如: ```python def greet(name): print(fHello, {name}!) greet(Alice) # 调用函数 ``` **2. 局部变量与全局变量** - **作用域**:变量的有效范围。全局变量在整个程序中都可见,而局部变量只在其被定义的函数内部可见。 - **全局变量**:从定义它的位置开始,直到程序结束,全局变量都可以访问。例如: ```python i = 2 def func(): j = 10 j += 1 print(j) # j是局部变量 func() # 调用函数 print(i) # i是全局变量 ``` - **局部变量**:仅在函数内部有效。如果要在函数内部修改全局变量,需使用`global`关键字: ```python i = 5 def func(): global j j = 10 j += 2 func() print(j) # j是全局变量 ``` **3. 函数参数使用详解** 在Python中,函数可以接收参数,这些参数可以是位置参数、关键字参数,甚至默认参数。例如: ```python def add(a, b): return a + b result = add(3, 5) print(result) # 输出8 # 关键字参数 result = add(b=5, a=3) print(result) # 输出8 ``` **4. 什么是Python模块** 模块是一组相关的Python定义和声明,它们被封装在一个`.py`文件中。模块可以包含可执行的代码,也可以包含函数、类和其他可导入的元素。例如,我们有一个名为`my_module.py`的模块,其中包含函数`hello()`: ```python # my_module.py def hello(): return Hello from my_module! ``` **5. Python模块的导入方法** 有两种导入模块的方式: - **法一:导入整个模块** ```python import my_module data1 = my_module.hello() # 使用my_module模块中的hello函数 ``` - **法二:导入模块的特定部分** ```python from my_module import hello data1 = hello() # 直接调用导入的hello函数 ``` **6. 自定义模块** 创建自定义模块,你需要在Python文件中定义函数、类等,然后在其他代码中导入这个文件。确保自定义模块和运行代码位于同一路径下,或者将其放在Python的搜索路径中。例如,如果你有一个名为`cxymd.py`的模块,你可以这样导入: ```python import cxymd data3 = cxymd.hello() print(data3) ``` 学习和理解Python中的函数和模块是提高编程效率的关键,它们使得代码更加模块化,易于维护和重用。通过熟练掌握这些知识,你可以构建出结构清晰、可扩展的Python应用程序。
  • STM32 FreeRTOS 与库汇总,含目
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    本资源整理了STM32芯片上FreeRTOS操作系统的学习笔记及常用库函数汇总,并附有详细目录供读者快速检索参考。 STM32 FreeRTOS 学习笔记是探讨嵌入式系统中实时操作系统FreeRTOS在STM32微控制器上应用的文档集。STM32是由意法半导体(STMicroelectronics)推出的基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列,广泛应用于工业、消费电子和物联网(IoT)设备。FreeRTOS是一款轻量级且开源的操作系统,特别适合资源有限的嵌入式系统环境,它提供了任务调度、信号量、互斥锁、队列及定时器等核心功能,为开发者提供构建高效可靠系统的工具。 学习笔记通常涵盖以下内容: 1. **FreeRTOS基础**:首先介绍FreeRTOS的基本概念,包括任务(Task)、调度器、优先级和上下文切换。在FreeRTOS中,任务是执行特定功能的独立线程;通过调度器根据优先级决定哪个任务应被运行。 2. **STM32与FreeRTOS集成**:描述如何配置STM32开发环境中的FreeRTOS,包括初始化设置、内存管理(如Heap分配)以及中断服务程序(ISR)和FreeRTOS任务之间的交互方法。 3. **任务管理**:介绍创建、删除及控制任务状态的API函数,例如`xTaskCreate()`用于创建新任务,而`vTaskDelete()`则用于删除现有任务。此外还有挂起(`vTaskSuspend()`)和恢复(`vTaskResume()`)等操作。 4. **同步机制**:信号量(Semaphore)确保对共享资源的访问控制;互斥锁(Mutex)保证同一时间只有一个任务可以使用特定资源,例如`xSemaphoreTake()`用于获取信号量,而`xSemaphoreGive()`则释放它。 5. **通信机制**:队列(Queue)是FreeRTOS中进程间传递消息或数据结构的重要方式。通过API如`xQueueSend()`发送信息和利用`xQueueReceive()`接收数据来实现任务间的通讯。 6. **定时器**:包括软件定时器(`xTimerCreate()`)与硬件定时器的使用,启动停止等操作由相应的函数完成,例如`xTimerStart()`用于开始计时,而`xTimerStop()`则用来暂停它的工作状态。 7. **事件标志组**:这是一种高效的同步机制,允许在一个位掩码中设置多个事件标志。通过API如`xEventGroupSetBits()`和`xEventGroupClearBits()`来操作这些标志的设定与清除工作。 8. **FreeRTOS配置选项**:详细讲解了系统时钟频率、任务堆大小以及最大任务数量等关键参数在文件`FreeRTOSConfig.h`中的设置方法。 9. **调试与分析**:指导如何使用支持RTOS功能的调试工具,例如Segger J-Link或Keil MDK的RTOS视图来观察和监控系统的运行状态及资源利用率情况。 10. **实际应用案例**:通过具体项目示例,比如简单的LED闪烁、传感器数据处理或者网络通信等场景展示如何在STM32平台上设计并实现FreeRTOS系统架构。 这份学习笔记结构清晰明了,适合初学者逐步深入地掌握和理解STM32 FreeRTOS的使用方法。对于希望提高STM32平台实时操作系统开发技能的专业人士来说,它是一个非常有价值的参考材料。
  • LabVIEW LabVIEW
    优质
    这段内容是关于使用LabVIEW软件进行编程和开发的学习笔记与心得分享,旨在帮助初学者掌握LabVIEW的基础知识及应用技巧。 ### LabVIEW学习笔记知识点梳理 #### 一、调试技巧与数据监测 - **探针工具**: 在调试过程中可以使用右键菜单中的`probe`和`custom probe`功能来设置探针,用于实时监测数据流。这有助于理解各个节点之间的数据流动。 - **客户定制指示器**: 客户定制指示器是一个自定义的子VI,可以在前面板上添加“写数据”VI以记录显示的数据。这对于跟踪关键数据点非常有用。 #### 二、文件读写优化 - **避免频繁打开关闭文件**: 要提高运行效率,应尽量减少对同一文件的操作次数。当需要重复读取或修改同一个文件时,建议将这些操作放在一个循环外部执行以节省资源消耗。 #### 三、图形绘制与数据处理 - **波形绘制**: 使用`build xy graph`功能可以轻松地创建X和Y坐标的数据组合成的波形图。频谱分析可在`waveform measurement`中找到,而滤波器则位于`waveform condition`模块内。 - **数学运算**: 波形数据处理包括频谱分析、滤波等操作可以在`mathematical`模块下的相应子菜单中完成。 #### 四、顺序结构中的数据传递 - **顺序结构的数据传输**: 在使用顺序结构时,框内的数据无法直接通过图框节点传送到下一个框内。需要添加一个`add sequence local`以实现这一功能。另外,也可以采用`flat sequence`来简化这种操作方式。 #### 五、文件格式与读写操作 - **数据转换和存储**: 使用LabVIEW的“write”功能时,输入的数据必须先通过`format into string`转化为字符串形式才能被正确地保存。 - **特定类型文件的操作**: LabVIEW支持`.lvm`测量数据文件类型的读取和编写。波形通常以`.dat`格式进行存储。 #### 六、界面设计与控件使用 - **颜色选择**: 在LabVIEW的“numeric”模块下的`color box`中可以为各种元素设置所需的颜色。 - **曲线拟合操作**: 使用位于数学功能中的`general polynomial fit.vi`来进行数据拟合,该VI可在子菜单curve fit下找到。 - **添加标签和注释**: `free label`控件可以在装饰模块(decoration)里创建自由文本标注。另外使用数组图片环可以插入图像并可以通过索引访问。 #### 七、控件外观调整与子面板操作 - **改变控件的视图**: 如果某些元素看起来不太符合预期,可以通过右键点击该元件选择`view as icon`来切换到标准图标模式。 - **管理子面板属性和方法**: 子面板的操作包括设置其属性或调用特定的方法。这些功能可以在“application controls”模块中找到。 #### 八、表格操作与数据管理 - **添加表头**: 在表达式表格里,可以通过右键菜单选择`property`来开启列标题显示。 - **数组处理技巧**: 使用索引数组节点时,其参数代表的是行或列的索引。为了提取整行的数据,则需要先对矩阵进行转置操作。 #### 九、比较操作与列表控件 - **比较工具的应用**: `express comparison`功能不仅适用于数值比对还支持布尔值和字符串间的对比。 - **多列选择器**: 多列列表可以通过基于行的选择来实现类似下拉菜单的效果,其灵活性更胜一筹。 #### 十、波形分析与频率测量 - **频谱分析工具**: 使用`tone measurement.vi`可以准确地测定信号的频率。而FFT变换功能则仅在示波器中可视化呈现。 #### 十一、VI调用流程 - **基本步骤**:包括打开VI引用,设置属性(如前面板布局),执行函数,并关闭引用。 #### 十二、数据采集系统构建 - **DAQ系统的快速搭建**: 通过`DAQ assistance express vi`可以方便地建立一个简单的数据采集方案。或者也可以使用一系列的控件来手动配置更复杂的场景。 #### 十三、Office文档操作 - **Word和Excel的操作**:可以通过自动化接口打开并控制Word或Excel中的文件,以进行各种编辑与读写任务。
  • D_coral.zip_珊瑚_迁移
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    本研究通过运用迁移学习技术分析和评估全球珊瑚礁生态系统遭受破坏的程度与原因,旨在提出有效的保护策略。 在迁移学习中的领域自适应损失函数中,“deep coral loss”是一种常用的方法。
  • 关于(Loss Function)的PPT
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    本PPT旨在深入浅出地介绍机器学习中的核心概念——损失函数。通过讲解其定义、类型及应用场景,帮助听众理解如何利用损失函数优化模型性能。 损失函数或代价函数是一种将随机事件及其相关变量的取值映射为非负实数以表示该事件风险或损失的数学工具。在实践中,损失函数通常与学习准则及优化问题相结合,通过最小化这个函数来评估和求解模型性能。