loss

利用Gpu训练

：iftorch.cuda.is_available():imgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()损失函数：iftorch.cuda.is_available():loss_fn

兮℡檬，·2025-07-29 09:39

交叉熵损失函数

importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimportmathdefcross_entropyloss(y_pred,y_true

onlyzzr·2025-07-28 13:09

Pytorch 自定义损失函数

自定义HingeLossclassMyHingeLoss(torch.nn.Module):#不要忘记继承Moduledef__init__(self):super(MyHingeLoss,self).

DeniuHe·2025-07-27 17:13

Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现

MaskedLoss的核心原理是：在计算损失函数时，只考虑真实有意义的词元（token），而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元（paddingtoken）。

·2025-07-26 13:08

【美团3面】大模型面试题详解：大模型使用几十条数据微调后为啥性能差的很多？

一个很有意思的回答：大模型的LossLandscape是由多个“Basin”（盆地）组成的，而不是一个平滑的曲面。

AI大模型-王哥·2025-07-26 13:37

PPO流程的个人疑问集锦 Q & A

1.PPOLoss和ActorLoss是一个东西吗?

·2025-07-25 00:18

tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导

tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss

CrazyWolf_081c·2025-07-23 05:01

回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss

均方误差（MeanSquareError,MSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数，当误差在[−1,1][−1,1]之间时，SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE，能够快速的收敛；在其他的区间则近

·2025-07-21 15:01

DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04

一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是模型优化的目标。

－273.15K·2025-07-20 06:34

【人脸识别】FROM：提升遮挡状态下的人脸识别效果

arxiv.org/pdf/2108.09468v3.pdf代码地址：https://github.com/haibo-qiu/from1.前言人脸识别技术已经取得了显著的进展，主要归功于以下三个因素:lossfunctions

姚路遥遥·2025-07-19 17:53

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分：80%训练，20%验证每个Epoch输出一次loss

云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数GIOU_Loss

起个别名·2025-07-11 05:24

深度学习核心知识简介和模型调参

###核心参数及其影响####1️⃣Loss（损失函数）**基本介绍**：衡量模型预测与真实值差距的指标，是模型优化的指南针。

研术工坊·2025-07-10 03:34

huggingface 笔记： Trainer

是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：根据batch计算loss

UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions

·2025-07-08 12:18

Zookeeper异常ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for / 问题解决大全

zookeeper报ConnectionLossException:KeeperErrorCode=ConnectionLossfor异常我的开发环境是Windows开发zookeeper客户端程序,zookeeper

takmehand·2025-07-07 01:09

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

三体融合实战：Django+讯飞星火+Colossal-AI的企业级AI系统架构

目录技术栈关键词：Django5.0讯飞星火4.0UltraColossal-AI1.2WebSocket联邦学习⚡核心架构设计️一、Django深度集成讯飞星火API（免费版）1.获取API凭证2.流式通信改造

IT莫染·2025-07-05 19:24

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss

2301_77865880·2025-07-05 14:17

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

流量留·2025-07-04 20:18

YOLOv10 全面升级解析：关键改进点一文掌握

它的核心改进包括：改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支，减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用，无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect

要努力啊啊啊·2025-07-01 20:10

噪声预测 vs. 数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比

噪声预测vs.数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词：噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要：扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度

观熵·2025-07-01 13:54

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-loss.py

loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module

红色的山茶花·2025-07-01 12:43

微调大语言模型后，如何评估效果？一文讲清

无论是在研究、项目落地，还是面试中，评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度，讲清楚微调后的模型评估怎么做，为什么这么做。

茫茫人海一粒沙·2025-06-30 11:28

人脸识别常用数据集和Loss

人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco

JL_Jessie·2025-06-30 07:36

大数据智能风控核心：模型

IRB综合考虑客户评级和债项评级，通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure

johnny233·2025-06-29 16:23

第 3 章：神经网络如何学习

损失函数(LossFunction

鱼摆摆拜拜·2025-06-29 15:19

微调大语言模型(生成任务)，怎么评估它到底“变好”了？

一、微调时的评估：关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss（ValidationLoss）微调训练时，我们会准备一部分数据作为验

茫茫人海一粒沙·2025-06-29 09:38

【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层）

四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图

一叶千舟·2025-06-29 08:59

【机器学习算法】XGBoost原理

一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)

·2025-06-27 23:42

深度学习——第2章习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题

平方损失函数（QuadraticLossFunction）经常用在预测标签y为实数值的任务中，定义为L(y,f(x;θ))=12(y−f(x;θ))2\mathcal{L}\left(y,f(x;\theta

笨小古·2025-06-24 18:39

/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115: operator(): block: [192,0,0], thread: [95,0,0] Assertion

/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115:operator():block:[192,0,0],thread:[95,0,0]Assertion`input_val>

weixin_42319617·2025-06-24 17:58

YOLOv4 正负样本划分详解

YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了改进，包括：使用CSPDarknet53主干网络；引入PANet特征融合结构；支持Mosaic数据增强；使用CIoULoss和DIoU-NMS；但在正样本划分逻辑上

要努力啊啊啊·2025-06-22 03:40

深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别

目录前言一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy

boooo_hhh·2025-06-21 12:04

tensorflow GPU训练loss与val loss值差距过大问题

问题最近在ubuntugpu上训练模型，训练十轮，结果如下epoch,loss,lr,val_loss200,nan,0.001,nan200,0.002468767808750272,0.001,44.29948425292969201,0.007177405059337616,0.001,49.16984176635742202,0.012423301115632057,0.001,49.30

LXJSWD·2025-06-21 12:03

Python训练营-Day37-早停策略和模型权重的保存

1.记录训练集的损失函数可以观察是否过拟合#记录损失值并更新进度条if(epoch+1)%200==0:losses.append(loss.item())epochs.append(epoch+1)#

·2025-06-21 08:10

Day33 MLP神经网络的训练

和cuda的安装二、查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）三、cuda的检查四、简单神经网络的流程1、数据预处理（归一化、转换成张量）2、模型的定义3、定义损失函数和优化器4、定义训练流程5、可视化loss

cylat·2025-06-21 07:07

【踩坑大全】TensorFlow的Loss出现Nan原因分析及解决方案

记录一次狗屎的经历背景是这样的模型是现成的，只是想加一个自定义的Loss在PyTorch上实现成功，并且效果很好TensorFlow中，没法使用类似PyTorch那样局部更改tensor值的操作(大概是下面这样

蚊子我们绝交吧·2025-06-20 06:39

Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting

LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架：AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference

yijun009·2025-06-19 21:35

MMDet实例分割loss_rpn_bbox为nan但其它loss正常的解决

问题描述使用MMDetection训练实例分割，训练可执行，测试可执行，但loss_rpn_bbox为nan，loss_bbox却有

MWHLS·2025-06-19 13:40

Day14shap图绘制

1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric='mlogloss

m0_62568655·2025-06-17 08:03

运维想转SRE？先了解这7个原则

这一概念最初由Google工程师BenTreynorSloss在2003年提出并描述。作为一门学科，站点可靠性工程（SRE）旨在维持特定系统的可用性、性能和效率。SRE难以界定。

·2025-06-16 20:12

xilinx gt的RX EQ

XilinxGT系列收发器（GTP、GTX、GTH、GTY、GTYP）的接收均衡（RXEqualization,RXEQ）是克服高速串行链路中信道损耗（ChannelLoss）的关

·2025-06-16 12:24

具身智能 - 推动通用机器人智能的新里程碑：AgiBot World 平台与 GO-1 模型深度解析

近期，上海人工智能实验室与AgiBotInc.联合发布了AgiBotWorldColosseo——一个开源的大规模机器人操作平台，包含数据集、工具链与通用策略模型，旨在推动机器人智能向更通用、更灵活的方向发展

天机️灵韵·2025-06-15 19:34

yolo模型精度提升策略

升级模型与损失函数：尝试引入注意力机制，将分类损失替换为FocalLoss，并使用CIoU/EIoU。优化训练策略：使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。

Summit-·2025-06-10 08:21

中国城市建成区数据集（1992-2020）V1.0

2022-10-19数据集摘要本数据集来源于论文：（1）He,C.,Liu,Z.,Tian,J.,&Ma,Q.,(2014).UrbanexpansiondynamicsandnaturalhabitatlossinChina

做科研的周师兄·2025-06-10 01:30

零基础量化交易速成指南：Python语言的跳转语句

以下是详细说明及实际应用示例：1.break语句：立即终止循环量化应用场景1）达到止损条件立即退出positions={'AAPL':1000,'TSLA':500}stop_loss=0.9#止损线90%

·2025-06-09 05:08

目标检测我来惹1 R-CNN

解决问题用到的关键技术目标检测算法分类：两阶段：先区域推荐ROI，再目标分类regionproposal+CNN提取分类的目标检测框架RCNNFASTERRCNN端到端：一个网络，输入到输出：类别加位置yoloSSD

吧啦吧啦吡叭卜·2025-06-06 03:48

python学习打卡day33

的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化loss

vijaycc·2025-06-04 16:59

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