损失
人脸识别中对比学习的损失函数（演化进程）
参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40775212 https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/83684613 1.softmax 在初期，人脸识别模型通常使用softmax损失函数，其实就是在超平面上进行分类划分 ......
使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降
使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降： 在一次GNN相关的项目中，由于模型训练速度过慢，楼主为了加速开启混合精度。第一天使用时并未出现异常；第二天再次使用，出现了损失函数不下降的问题。经检测，一段包含稀疏矩阵转换而且矩阵计算密集的函数与混合精度发生未知作用，导致该问题。博主关掉混合精 ......
课后作业：怎样处理精度损失
import java.math.BigDecimal; public class TestBigDecimal { public static void main(String[] args) { BigDecimal f1 = new BigDecimal("0.05"); BigDecimal ......
这家电商公司因系统漏洞损失100万！只因没做好这件事……
传统电商品牌 “绑住” 用户的方式，局限于折扣。同质化的“低价策略”让品牌们逐渐丢失了营销竞争力，用户增长疲软。由此，社交电商营销模式应运而生，品牌们可利用社交电商营销系统，解决用户拉新、裂变和沉浸的问题。 但同时，该模式的应用，也为品牌带来了软件安全危机—— 近日，某网络电商公司称：公司营销系统中 ......
BOSHIDA DC电源模块在传输过程中如何减少能量的损失
BOSHIDA DC电源模块在传输过程中如何减少能量的损失 DC电源模块是电子设备中常见的电源转换器，它可以将交流电转换成稳定的直流电，并且具有高效能、低功耗、可控性强等优点。在DC电源模块传输过程中，由于电能的转换过程中会产生一定的能量损失，因此如何减少能量损失，提高转换效率成为一个重要的问题。 ......
深度学习（十三）——损失函数与反向传播
# 一、损失函数：Loss Function > 官网文档：[torch.nn — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions) ## 1. Loss Function的作用 - ......
Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和 ......
目前亲测可行的低损失永久修改win10注销及远程瞬间模糊壁纸的笨方法
0. 保证使用习惯：所有软件安装给所有用户，而非当前用户； 1. (假设当前用户命名为origin，保证其正在使用的锁屏壁纸即为想要的壁纸)，在origin环境下新建一个管理员账户(假设命名为tmp)并切换进去； 2. 将tmp的锁屏壁纸修改为想要的壁纸； 3. 在tmp的操作环境下删除原账号(即删 ......
BOSHIDA DC电源模块减小输入电源与输出负载之间的能量损失
BOSHIDA DC电源模块减小输入电源与输出负载之间的能量损失 随着电子产品的普及，DC电源模块已成为现代电子设备中不可或缺的组成部分。DC电源模块可以将交流电转化为直流电，并根据需要，以适当的电压和电流提供给输出负载。然而，在输入电源和输出负载之间，存在能量损失的问题，这对于一些特殊领域的应用， ......
利用pytorch自定义CNN网络（四）：损失函数和优化器
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第四篇，主要介绍如何训练一个CNN网络，关于本系列的全文见这里。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + pytorch (1.13，CPU版) + jupyter； 训练模型是为了得到合适的参数权重，设计模型的训练时 ......
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33398 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动。 ......
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)
0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......
养鸡场损失背后，是通讯故障还是数据大危机
近日，一场特殊的案件完成了判决，由于设备发生通信故障导致风机停止工作，进而导致1466只养殖的蛋鸡死亡，造成了巨额财产损失。最终，提供物联网终端设备的神桥公司被判处承担农场的70%的赔偿责任。 虽然被答辩人未公开表示是否会继续上诉，但该判决结果在二审法院中并未获得支持，但这起案件对产品质量问题及数据 ......
【d2l】【困难代码】【1】 9.7 损失函数
## 问题描述  **神の代码秀我一脸，来搞懂一下** ## 问题解决 ### 1. torch.ten ......
对比损失与温度系数
对比学习中的温度系数是一个神秘的参数，大部分论文都默认采用小的温度系数来进行自监督对比学习（例如0.07，0.2）。然而并没有对采用小温度系数的解释，以及温度系数是如何影响学习过程的，即温度系数这个角色的意义。 今天给大家介绍一篇CVPR2021中研究对比损失（Contrastive Loss）温度 ......
NLP（四十七）：损失函数
三元组损失 triplet loss 设计初衷： 让x与这个跟他同类的点距离更近，跟非同类的点距离更远。 d是距离，m的含义是，当x与x+的距离减去x与x-，如果小于-m时，对损失函数的贡献为0， 如果大于-m时，对损失的贡献大于0. 含义就是：当负例太简单时，不产生损失，这个损失的目标是，挑选困难 ......
BigDecimal(double)存在精度损失风险
public static void main(String[] args) { //错误代码 BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(0.11d); System.out.println(bigDecimal); //正确代码(下面两种都可以) BigDeci ......
R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22226 最近我们被客户要求撰写关于Copulas的研究报告，包括一些图形和统计输出。 两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念 它与相关性(correlation)有区别，常用的 ......
AI_Pytorch_损失函数
###数据和向量 损失函数 ###数据的归一化 Z-score 均值方差归一化(standardization）： 把所有数据归一化到均值为0方差为1的分布中。适用于数据分布没有明显的边界，有可能存在极端的数据值。 数据符合正态分布，消除离群点的影响 min-max标准化 最值归一化(Normali ......
多分类模型训练使用交叉熵损失的一个注意的点
使用交叉熵损失的网络模型最后一层不要用softmax，交叉熵损失函数会在计算的时候做softmax，如果用了会导致模型训练异常， 如果模型最后一层有softmax，则损失函数要写成 loss_fun = nn.NLLLoss() x = model(data) loss = loss_fun(tor ......
Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和 ......
TensorFlow05-3 神经网络损失函数(误差计算)
▪ MSE ▪ Cross Entropy Loss(针对分类问题) ▪ Hinge Loss  # 1 ......
R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=15929 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量 首先明确： 时间范围-我们展望多少天？ 概率水平-我们怎么看尾部分布？ 在给定时间范围内的盈亏预测分布，示例如图1所示 ......
CLIP损失函数的理解
参考资料： [一个写的相当好的教程] [CLIP huggingface源码：CLIPModel] [CLIP huggingface训练例程] 这篇文章首先展示CLIP损失函数的两种底层实现代码，然后聊一聊自己的理解。 说实话念硕士的时候没有接触过CLIP这个东西，来实习之后发现这个多模态的模型使 ......
2.4类神经网路训练不起来怎么办 (四):损失函数 (Loss) 也可能有影响
# 1. classification 与 regression 的区别 ## 1.1 classification 与 regression 输出的区别 classification中，我们用 one-hot 向量表示不同的类别(一个向量中只有1 个 1 ，其余都为 0，1 在不同的位置代表不同类 ......
Lit图片压缩正式版丨一款可以把图片体积减少5倍不损失画质的安卓手机应用
Lit图片压缩是一个免费简单好用的图片尺寸调整工具，能帮你快速缩小图片尺寸或解析度,能让你轻易的缩小图片尺寸，同时保有图片品质；调整后的照片会被自动储存到LitPhoto的文件夹里，免去手动储存的麻烦。被自动储存后的照片也能很容易的在内建的图片应用做后续的使用；在调整由相机所记录的照片解析度的过程中 ......
最高法--“合同约定的损失赔偿额的计算方法”也属于民法典580-584条规定的调整情况
（2016）最高法民终791号 广东骏田投资管理有限公司与贵州金鑫铝矿有限公司劳务合同纠纷二审民事判决书 上诉人主张：（二）根据《合同法》第一百一十四条的规定，约定的违约金与约定的损失赔偿额的计算方式不是同一概念。根据该条第二款的规定，当事人可以请求适当减少的是“违约金”，不是“经济损失”。一审法院 ......
似然函数与损失函数
# 似然函数与损失函数 ## 一、误差 对于每个样本，真实值等于预测值与误差之和。 每一个样本的误差，都是独立且同分布的，并且均服从高斯分布 由于误差服从高斯分布，误差的概率分布可表示为P(e(i))，于是theta的概率分布也可表示出来,如下 ## 二、似然函数 我们的目标是找出使预测值最接近真实 ......
深度学习—损失函数专题
损失函数概念 1、对于监督学习：估量神经网络模型的预测值和真实值的不一致的程度，衡量的是：在神经网络训练阶段，某个或若干个输入样本，在输出层上的预测值和真实值之间不一致的程度。 2、广义上（无监督）：衡量两个特征向量之间的差异程度/不一致程度/距离 3、作用：定义最终的损失值，是神经网络误差回传和权 ......
prompt learning如何计算损失的
在prompt learning中,对于一个类别的多个候选词,损失函数通常会计算所有词的logit和,并与真实标签作比较。以情感分类为例: 假设正面类别有两个候选词:“positive”和“optimistic”。负面类别有两个候选词:“negative”和“pessimistic”。 然后模型会计 ......