ActiveMQ学习第八篇：Consumer
Exclusive Consumer: 独有消费者：Queue中的消息是按照顺序被分发到consumer的，然而，当你有多个consumers同时从相同的queue中提取消息时，你将失去这个保证 ...
原文：扫盲记-第八篇--深度学习 之 损失函数学习
什么是损失函数 机器学习中的损失函数 loss function 是用来评估模型的预测值 f x 与真实值 y的不一致程度，损失函数越小，代表模型的鲁棒性越好，损失函数能指导模型学习。 分类任务损失 . loss loss是最原始的loss，它直接比较输出值与输入值是否相等，对于样本i，它的loss等于： 当标签与预测类别相等时，loss为 ，否则为 。可以看出， loss无法对x进行求导，在依 ...
2019-03-30 22:40 0 6130 推荐指数：
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深度学习之损失函数
机器学习中的所有算法都依靠最小化或最大化函数，我们将其称为“目标函数”。被最小化的函数就被称为“损失函数”。损失函数也能衡量预测模型在预测期望结果方面的性能，如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得到一个非常大的值。而在一些优化策略的辅助下，我们可以让模型“学会”逐步减少损失函数预测值的误差 ...
Pytorch_第八篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化
深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识，主要涉及： 欠拟合 ...
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深度学习之损失函数小结
在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss，L1/L2损失函数，IOU Loss ...
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前面学习了如何构建模型、模型初始化，本章学习损失函数。本章从3个方面学习，（1）损失函数的概念以及作用；（2）学习交叉熵损失函数；（3）学习其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 损失函数概念 损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异。 图 ...
扫盲记-第七篇--常见深度学习模型评估指标
深度学习模型评估指标 一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量的指标进行评估，才能够进行横向的对比比较，包含了分类、回归、质量评估、生成模型中常用的指标。 1 分类评测指标 图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像 ...