Loss
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction) 和 pLI (probability of being Loss-of-function Intoleran)
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction): LOEUF is a conservative estimate of evolutionary selection against disease-causin ......
Adaptive Sparse Pairwise Loss for Object Re-Identification
https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/130037400 triplet loss中需要计算每个样本之间的距离，从而计算出loss，作者认为同一类的某些样本可能存在有害的信息，所以不应该将所有样本都用于计算loss。作者提出的SP loss中 ......
vqvae的loss计算
loss = torch.mean((z_q.detach()-z)**2) + self.beta * torch.mean((z_q - z.detach()) ** 2) z_q是codebook 找到的最接近z的向量. z是encoder生成的向量. L对z求导 = 2(z_q.detach ......
offline RL | TD3+BC：在最大化 Q advantage 时添加 BC loss 的极简算法
① 在 actor 最大化 Q advantage 时，纳入一个 behavior cloning loss； ② observation 归一化；③ 让 Q advantage 跟 behavior cloning 的 loss 可比。 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
损失函数Loss越来越大
代表什么： 预测值和真实值越来越大，模型效果不好 为啥？ # class MLPModel(nn.Module): # def __init__(self, input_size): # super(MLPModel, self).__init__() # self.fc1 = nn.Linear( ......
[论文阅读] Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection
Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题，即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法，指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 ......
使用单卡v100 32g或更低显存的卡，使用peft工具qlora或lora混合精度训练大模型chatGLM2-6b，torch混合精度加速稳定训练,解决qlora loss变成nan的问题！
最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatG ......
Soil and Water Loss in Southern Jiangxi
Ganzhou, a typical red soil hilly area in Jiangxi province, is a pilot area for high-quality development of soil and water conservation in China. Thro ......
RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘
RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' Traceback (most recent call last): File "E:/MyWorkspace/EEG/Pyt ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
训练Loss阶梯式下降问题
问题 训练某个数据集时发现，Loss会在摸某一个Epoch之后再次出现一个断崖式下降，而不是正常的圆滑下降。 如图： 解决 在模型设计上加入残差模块解决。 ......
Vali Loss: nan Test Loss: nan
Vali Loss: nan Test Loss: nan Training loss is decreasing while validation loss is NaN https://discuss.pytorch.org/t/training-loss-is-decreasing-while ......
神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？
神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？ https://www.zhihu.com/question/600770126/answer/3027268624 神经网络训练时，loss值 不稳定往往是由于以下几个原因： 1. 数据集的噪声和不确定性会导致训练时的随机性 ，从而导 ......
深度学习模型训练时报错“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘问题解决
报错如下： RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float' 一般来说这个问题是计算Loss时的报错。 解决方法： 将如下代码 loss_func(torch.squeez ......
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression MPDIoU:一个有效和准确的边界框损失回归函数 摘要 边界框回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位 ......
医学图像分割常用Loss
# 分割loss ## 1. CE Loss（交叉熵损失函数） ### 1. 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为`p`和`1-p`，此时表达式为（`log`的底数是 `e`： $$ L=\frac{1}{N} \sum_i L_i=\fra ......
Loss_contrast
import numpy import torch import torch.nn.functional as F from torchvision import models class Vgg19(torch.nn.Module): def __init__(self, requires_gra ......
模型训练——样本选择，训练方式，loss等
数据采样第一阶段预训练时，通过 是否点击、点击位次等，将曝光点击率大于一定阈值Query-POI对 作为正样本。负样本采样上，skip-above采样策略将位于点击POI之前 & 点击率小于阈值的POI，这样的query-POI对 作为负样本。此外，也可以随机负采样补充简单负例。 欠采样 过采样 样 ......
How to Restore ASM Based OCR After Complete Loss of the CRS Diskgroup on Linux/Unix Systems (Doc ID 1062983.1)
In this Document Goal Solution References APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.2.0.1.0 and later Oracle Database Cloud Schema ......
目标检测之：L1 loss，L2 loss, smooth L1 loss，IoU loss, GIoU loss,DIoU loss, CIoU loss
本内容来自Enzo的总结，这里仅当学习笔记 L1 loss，L2 loss, smooth L1 loss: 如果使用smooth l1损失优化模型，IoU损失评估模型，导致模型学习优化和评估阶段是不一致的，不能够完全体现模型的实际情况。 所以提出了IoU相关的loss: ......
prometheus Rmote Write loss data 丢失数据
### 问题现象 #### 背景介绍 目前prometheus （本地存储一小时数据）收集指标 victroriametrics 负责存储 [项目地址](https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics "项目地址") grafana 村victo ......
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 ......
Yolov5训练时出现loss出现nan值或者测试时P\R\map全部为0值的解决办法
问题： train训练得出的P\R\map全部为0 上网寻找寻找答案，大部分给出的原因解释如下： ①文件夹格式（名称和架构）有问题，这属于基本内容，不应该出错的。 ②pytorch和cuda版本不对应。关于这部分可以参考链接：https://blog.csdn.net/jhsignal/articl ......
[重读经典论文] RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection
1. 前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了 ......
常见LOSS函数之Cross Entropy(交叉熵)
# 常见LOSS函数之Cross Entropy(交叉熵) 交叉熵是分类问题常用的损失函数。 ## 熵 熵表示稳定性或者说惊喜度，熵越高表示越稳定，其惊喜度就越低。  pytorch ......
Jan 2023-Prioritizing Samples in Reinforcement Learning with Reducible Loss
#1 Introduction 本文建议根据样本的可学习性进行抽样，而不是从经验回放中随机抽样。如果有可能减少代理对该样本的损失，则认为该样本是可学习的。我们将可以减少样本损失的数量称为其可减少损失(ReLo)。这与Schaul等人[2016]的vanilla优先级不同，后者只是对具有高损失的样本给 ......
Robust Deep Reinforcement Learning through Adversarial Loss
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021) Abstract 最近的研究表明，深度强化学习智能体很容易受到智能体输入上的小对抗性扰动的影响 ......