YOLO V1损失函数理解: 首先是理论部分,YOLO网络的实现这里就不赘述,这里主要解析YOLO损失函数这一部分. 损失函数分为三个部分: 代表cell中含有真实物体的中心. pr(object) = 1 ① 坐标误差 为什么宽和高要带根号??? 对不同大小的bbox预测中,相比于大bbox预测偏一点,小box预测偏一点更不能忍受.作者用了一个比较取巧的办法,就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width (主要为了平衡小目标检测预测的偏移) ② IOU误差(

有监督学习 机器学习分为有监督学习,无监督学习,半监督学习.强化学习.对于逻辑回归来说,就是一种典型的有监督学习. 既然是有监督学习,训练集自然能够用例如以下方式表述: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本,每一个样本本身有n维特征. 再加上一个偏置项x0, 则每一个样本包括n+1维特征: x=[x0,x1,x2,⋯,xn]T 当中 x∈Rn+1, x0=1, y∈{0,1} 李航博士在统计学习方法一书中给分类问题做了例如以下定义: 分类是监督学习的一个核心

概述 线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x).       Spark中实现了:       (1)普通最小二乘法       (2)岭回归(L2正规化)       (3)Lasso(L1正规化).       (4)局部加权线性回归       (5)流式数据可以适用于线上的回归模型,每当有新数据达到时,更新模型的参数,MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归.除了每批数据到达时,模型更新最新的数据外,实际上与线下的执行是类似的. 本文采用的符号: 拟合函数   

目录 过拟合 结构风险最小化原理 正则化 L2正则化 L1正则化 L1与L2正则化 参考链接 过拟合 机器学习中,如果参数过多.模型过于复杂,容易造成过拟合. 结构风险最小化原理 在经验风险最小化(训练误差最小化)的基础上,尽可能采用简单的模型,以提高模型泛化预测精度. 正则化 为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用正则化,例如L1和L2正则化. 所谓的正则化,就是在原来损失函数的基础上,加了一些正则化项,或者叫做模型复杂度惩罚项. L2正则化 L2正则化即:\(L=E_{in}+\lambda

论文地址:两阶段深度网络的解耦幅度和相位优化 论文代码: 引用格式:Li A, Liu W, Luo X, et al. ICASSP 2021 deep noise suppression challenge: Decoupling magnitude and phase optimization with a two-stage deep network[C]//ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Spee

函数一词起源于数学,但是在编程中的函数和数学中的有很大不同.编程中的函数式组织好的,可重复使用的,用于实现单一功能或相关联功能的代码块. 我们在学习过程中已经使用过一些python内建的函数,如print().但我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 函数的特点: 1 代码重用 2 保持一致性 3 便与修改,易扩展 1. 定义一个函数 1.1 python定义函数用def关键字,一般格式如下 def 函数名(参数列表): 函数体 1.2 函数名的命名规则 函数名必须以下划线或字母开头,

python内置函数 1.数学相关 abs(x) 取x绝对值 divmode(x,y) 取x除以y的商和余数,常用做分页,返回商和余数组成一个元组 pow(x,y[,z]) 取x的y次方 ,等同于x ** y,如果给出z值,该函数就计算x的y次幂值被z取模的值 round(x,[,n]) 四舍五入取x的值,n表示取小数点几位 min(X) 取X中最小的值 max(X) 取X中最大值 练习举例: >>> abs(-10) #取-10的绝对值 10 >>> abs(10)

挺有趣的,转来记录 随着C++11标准的出现,C++标准添加了许多有用的特性,C++代码的写法也有比较多的变化.   vector是经常要使用到的std组件,对于vector的遍历,本文罗列了若干种写法.   (注:本文中代码为C++11的代码,需要在较新的编译器中编译运行)       假设有这样的一个vector:   vector<int> valList = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; 需要输出这个vector中的每个元素,原型如下:   复制代

函数式编程是使用一系列函数去解决问题,按照一般编程思维,面对问题时我们的思考方式是“怎么干”,而函数函数式编程的思考方式是我要“干什么”. 至于函数式编程的特点暂不总结,我们直接拿例子来体会什么是函数式编程. lambda表达式(匿名函数): 普通函数与匿名函数的定义方式: #普通函数 def add(a,b): return a + b print add(2,3) #匿名函数 add = lambda a,b : a + b print add(2,3) #========输出=======

1.LDA介绍 LDA假设生成一份文档的步骤如下: 模型表示: 单词w:词典的长度为v,则单词为长度为v的,只有一个分量是1,其他分量为0的向量         $(0,0,...,0,1,0,...,0,0)$ 文档W:  单词的组合,$(w_1,w_2,...,w_N)$,可以看成是 $v*N$ (词典长度*单词个数)的矩阵 语料库D:文档的集合,${W_1,W_2,...W_M}$ 主题:认为主题个数固定已知,为k个 dirichlet参数α: 长度为k的向量,每个分量都大于0 文档的主题

函数式编程是使用一系列函数去解决问题,按照一般编程思维,面对问题时我们的思考方式是"怎么干",而函数函数式编程的思考方式是我要"干什么". 至于函数式编程的特点暂不总结,我们直接拿例子来体会什么是函数式编程. lambda表达式(匿名函数): 普通函数与匿名函数的定义方式: #普通函数 def add(a,b): return a + b print add(2,3) #匿名函数 add = lambda a,b : a + b print add(2,3) #==

一,函数是什么? 函数一词来源于数学,但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很大不同的,具体区别,我们后面会讲,编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法.在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序),在Pascal中叫做procedure(过程)和function,在C中只有function,在Java里面叫做method. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数.  

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项

新闻 管理   Py西游攻关之函数   一 函数是什么? 函数一词来源于数学,但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很大不同的,具体区别,我们后面会讲,编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法.在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序),在Pascal中叫做procedure(过程)和function,在C中只有function,在Java里面叫做method. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自

分类是机器学习的一个基本问题, 基本原则就是将某个待分类的事情根据其不同特征划分为两类. Email: 垃圾邮件/正常邮件 肿瘤: 良性/恶性 蔬菜: 有机/普通 对于分类问题, 其结果 y∈{0,1}, 即只有正类或负类. 对于预测蔬菜是否为有机这件事, y = 0表示蔬菜为普通, y= 1表示蔬菜为有机. 逻辑回归是分类问题中的一个基本算法, 它的猜想函数hθ(x) = g(θT*x) 其中, g(z) = 1 / (1+e-z), 该函数称为sigmoid函数或logistic函数, 是一

目录 基本形式 梯度下降法中应用正则化项 正规方程中应用正则化项 小试牛刀 调用类库 扩展 正则:正则是一个汉语词汇,拼音为zhèng zé,基本意思是正其礼仪法则:正规:常规:正宗等.出自<楚辞·离骚>.<插图本中国文学史>.<东京赋>等文献. -- 百度百科 基本形式 线性回归模型常常会出现过拟合的情况,由于训练集噪音的干扰,训练出来的模型抖动很大,不够平滑,导致泛化能力差,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyp

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能.这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能.       目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数.       在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合.       完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras

背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0.在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0.这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0. 拉普拉斯的理论支撑 为了解决零概率的问题,法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法估计没有出现过的现象的概率,所以加法平滑也叫做拉普拉斯平滑. 假定训练样本很大时,每个分量x的计数加

一.什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设    条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的    最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 为什么要做平滑处理?   零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0.在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0.这是不合理的,

函数式编程是使用一系列函数去解决问题,按照一般编程思维,面对问题时我们的思考方式是“怎么干”,而函数函数式编程的思考方式是我要“干什么”. 至于函数式编程的特点暂不总结,我们直接拿例子来体会什么是函数式编程. lambda表达式(匿名函数): 普通函数与匿名函数的定义方式: #普通函数 def add(a,b): return a + b print add(2,3) #匿名函数 add = lambda a,b : a + b print add(2,3) #========输出=======

1 二分类( Binary Classification ) 逻辑回归是一个二分类算法.下面是一个二分类的例子,输入一张图片,判断是不是猫. 输入x是64*64*3的像素矩阵,n或者nx代表特征x的数量,y代表标签0/1,m代表训练集的样本总数. 本门课中:X代表所有的输入x,x按列排列,每个x是一个列向量,X的shape是( n, m ). 同理Y也按列排序,shape为( 1, m ). 2 逻辑回归( Logistic Regression ) 给定一个输入x ( 比如图像),你想得到一个