本文包含代码案例和讲解,建议收藏,也顺便点个赞吧.欢迎各路朋友爱好者加我的微信讨论问题:cyx645016617. 在很多关于医学图像分割的竞赛.论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,这里整理一下.使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样. 1 概述 Dice损失和Dice系数(Dice coefficient)是同一个东西,他们的关系是: \[DiceLoss = 1-DiceCoefficient \]

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

写在前面 9.28接收了拟录取通知,也终究是尘埃落定了,我人生的又一个阶段也终于结束.面对最终录取结果,或多或少会有所遗憾,但也还是基本达到了预期的目标了. 作为在今年严峻的保研形势下幸存的我,一直想着把这段经历记录下来,一方面是满足自己,更多的是为了本学院有志于保研的学弟学妹们,亦或是同样来自双非计算机专业的同学,希望我的经历能够带给你们帮助,让你们少走些弯路,成功上岸理想中的大学- 觉得有用的话大家可以点个赞或者收藏支持我一下hhhh 0. 保研黑话 以下是一些需要提前了解的保研黑话: 术语

TensorFlow笔记-05-反向传播,搭建神经网络的八股 反向传播 反向传播: 训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使用神经网络模型在训练数据上的损失函数最小 损失函数:(loss) 计算得到的预测值 y 与已知答案 y_ 差距 损失函数的计算有很多方法,均方误差MSE是比较常用的方法之一 关于损失函数,会在下一篇仔细讲 均方误差: 求前向传播计算结果与已知答案之差的平方再求平均 用 Tensorflow 函数表示: loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit  对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n

图片来自https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-with-keras-461d2cfccef6 数据前处理 输入的图片维数:(416, 416, 3) 输入的图片标注:$[(x_1, y_1, x_2, y_2, class{\_}index), (x_1, y_1, x_2, y_2,class{\_}index), \ldots, (x_1, y_1, x_2, y_2,class{\_}index)]$ 表示图片中标注

目录 概 主要内容 损失函数 代码 Sabour S, Frosst N, Hinton G E, et al. Dynamic Routing Between Capsules[C]. neural information processing systems, 2017: 3856-3866. 概 虽然11年就提出了capsule的概念, 但是走入人们视线的应该还是这篇文章吧. 虽然现阶段, capsule没有体现出什么优势. 不过, capsule相较于传统的CNN融入了很多先验知识, 更

前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用

center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition. 论文链接:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf 代码链接:https://github.com/davidsandberg/facenet 理论解析请参看 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/7

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, s

2016-05-02开始决定好好记录一切有关<数据科学家>的学习过程.记录学习笔记. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 第一部分:14年跟百度T7师兄学了一段时间的机器学习基础知识.Java实现基础算法.复习一遍基础知识. --------------------------------------------------------

A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时,只对两种anchor给予正标签:和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7.如果对于 所有的gt_box,其IoU都小于0.3,则标记为负.损失函数定义如下: 其中i为一个mini-batch中某anchor的索引,pi表示其为目标的预测概率,pi*表示gt_box(正为1,否则为0). ti和ti*分别表示预测框的位置和gt_box框的位置.Lreg如下: bound-b

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

A - Play the DiceTime Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87326#problem/A Description There is a dice with n sides, which are numbered from 1,2,...,n and have the equal possibility to show up

Dice Cup 题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/127406#problem/D Description In many table-top games it is common to use different dice to simulate random events. A "d" or "D" is used to indicate a die with a specific number of fa

A - Play the DiceTime Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87326#problem/A Description There is a dice with n sides, which are numbered from 1,2,...,n and have the equal possibility to show up

Dice Notation Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice ZOJ 3930 Description ... <Saika> I want to get some water from this strange lake. I have a bottle. <Keeper> OK. <Saika> T

继续看yusugomori的代码,看逻辑回归.在DBN(Deep Blief Network)中,下面几层是RBM,最上层就是LR了.关于回归.二类回归.以及逻辑回归,资料就是前面转的几篇.套路就是设定目标函数(softmax损失函数),对参数求偏导数,得出权重更新公式等. LogisticRegression.h注释如下: class LogisticRegression { public: int N; // number of input samples int n_in; // numb

A Dicey Problem Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 832   Accepted: 278 Description The three-by-three array in Figure 1 is a maze. A standard six-sided die is needed to traverse the maze (the layout of a standard six-sided d