Kappa 系数。...然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做5倍数据增强处理。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用二值化的dice和交叉熵。...然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做10倍数据增强处理。...30 macro avg 0.31 0.35 0.32 30 weighted avg 0.40 0.50 0.44 30 cohen_kappa_score
评估模型的预测误差常用损失函数作为指标来判断，如回归预测的均方损失。...1.2 分类模型的误差评估指标 对于分类模型的分类误差，可以用损失函数（如交叉熵。在分类模型中交叉熵比MSE更合适，简单来说，MSE无差别得关注全部类别上预测概率和真实概率的差。...（不像查准率precision是跨越了实际类别间情况做评估）。...from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score, roc_curve, auc, cohen_kappa_score...我们可以通过训练及验证集误差（如损失函数）情况评估模型的拟合程度。从整体训练过程来看，欠拟合时训练误差和验证集误差均较高，随着训练时间及模型复杂度的增加而下降。
因此，近期的研究进展已经从通用损失函数（如二元交叉熵（BCE））转向了如Focal Loss这样的新选择，以降低对分类良好的样本的重要性。...对于其他类别，如汽车和背景类别，作者将 \kappa 设为0，以保持焦损失的特性。...如预期，对于所有类别，分布显示出随着可见度更高（更容易的样本）召回率呈上升趋势。...Distance 在第二次消融研究中，作者评估了组成每个人行横穿临界性的个别组件对性能的影响。...总之，尽管作者基于 TTC_{RSB} 的临界性（如第三节-A所述）有助于识别与动态属性相关的安全关键行人，但作者的消融研究显示，在训练过程中，根据模型的不同，一个简单的临界性度量如距离可以作为一个合理的关联性代理
图像的色彩通道：确保图像的颜色通道（如RGB）是否完整，并且没有缺失或错误。数据标注质量：如果数据集涉及标注（如物体检测中的框标注），需要检查标注的准确性和一致性。...异常值和噪声检查噪声与伪影：检查图像中的噪声或伪影（如压缩损失、扫描误差），这些可能会干扰模型的学习过程。异常数据检测：通过视觉检查或统计方法，识别图像数据中的异常，如过度曝光、低光、过度对比等。...）和特征判别性（如Fisher判别比）有助于评估数据集的语义完整性。...特征判别性：# Fisher判别⽐J = tr(Sb) / tr(Sw)其中：Sb是类间散度矩阵Sw是类内散度矩阵标注质量评估Cohen's Kappa系数和标注不确定性是评估标注质量的重要指标，标注的一致性和不确定性直接影响模型性能...标注一致性得分：# Cohen's Kappa系数κ = (po - pe) / (1 - pe)其中：po是观察到的一致性pe是随机一致性的期望值2).
文章还研究了其他已知的优化器和模型干预措施（如预热、权重衰减和μParam）对学习率与损失曲线形状的影响，发现这些技术通常对于可以稳定训练的学习率范围影响不大，但会影响该范围内的学习率敏感性。...总结来说，这一节详细讨论了通过各种实验干预措施如何在小规模下复现并减轻Transformer模型训练中的已知不稳定性，以及其他干预措施对模型学习率敏感性的影响。...attention logits增长的预测 通过对模型参数数量与不同学习率下的最大attention logits进行绘图和二次曲线拟合，发现所有attention logits超过1e4的点都发散了。...通过调整查询和键的处理函数 g(z) = \sqrt{\kappa} \cdot z/\sqrt{\mathbb{E}_i[z_i^2]} ，实验观察了不同的 \kappa 值对损失的影响。...结果显示，当 \kappa 约为1e3时，损失开始恶化，并且当 \kappa 达到1e4时，损失超过了不包含任何自attention 或MLP层的零层bigram模型的损失。
第2章，“TensorFlow方法”建立了如何通过多种方式将第1章中的所有算法组件连接到计算图中，以创建简单的分类器。 一路上，我们涵盖了计算图，损失函数，反向传播和数据训练。...第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...我们通过解释和展示TensorFlow中的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。 第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。...我们展示如何做文本垃圾邮件预测，并扩展RNN模型，以基于莎士比亚的文本生成。我们还训练一个序列到德文 - 英文翻译的序列模型。...第10章，采用TensorFlow进行生产，提供了将TensorFlow移植到生产环境以及如何利用多台处理设备（如GPU）和设置分布在多台机器上的TensorFlow的提示和示例。
ROC曲线适用于二分类问题，以假正率为横坐标，真正率为纵坐标的曲线图，如： ? AUC分数是曲线下的面积(Area under curve)，越大意味着分类器效果越好。 3....对数损失 对数损失(Log loss)亦被称为逻辑回归损失(Logistic regression loss)或交叉熵损失(Cross-entropy loss)。...铰链损失 铰链损失(Hinge loss)一般用来使“边缘最大化”(maximal margin)。...铰链损失最开始出现在二分类问题中，假设正样本被标记为1，负样本被标记为-1，\$y\$是真实值，\$w\$是预测值，则铰链损失定义为： \$L_{\text{Hinge}}(w, y)=\max\{1-...6. kappa系数 kappa系数(Cohen’s kappa)用来衡量两种标注结果的吻合程度，标注指的是把N个样本标注为C个互斥类别。
以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数 详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。...30] } grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) 深度学习框架选择 比较不同深度学习框架，如TensorFlow...演示如何在不同框架中构建相似的神经网络模型。
如果说这些应用多少可以理解，那么下面的应用就有点“匪夷所思”了：你可以想象将人和拉面做转换吗？...今天这篇文章主要分成三个部分： CycleGAN的原理解析 CycleGAN与原始的GAN、DCGAN、pix2pix模型的对比 如何在TensorFlow中用CycleGAN训练模型 CycleGAN...这个损失实际上和原始的GAN损失是一模一样的，如果这一步不是很理解的可以参考我之前的一篇专栏：GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo。 但单纯的使用这一个损失是无法进行训练的。...CycleGAN与DCGAN的对比 为了进一步搞清楚CycleGAN的原理，我们可以拿它和其他几个GAN模型，如DCGAN、pix2pix模型进行对比。...在TensorFlow中实验CycleGAN 最后来讲一讲如何在TensorFlow中实验CycleGAN，打开全球最大的同性交友网站Github，我们可以发现CycleGAN在TensorFlow中已经有很多轮子了
但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部靠自己实现并不现实，尤其是做项目或者做课题等等。...，即： cost = x[0][0]*w**2 +x[1][0]*w + x[2][0] 现在 变成了控制这个二次函数系数的数据，这个 placeholder 函数告诉 TensorFlow，稍后会为...现在如果想改变这个二次函数的系数： coefficient = np.array([[1.],[-10.],[25.]])...我们看这个等式： cost =x[0][0]*w**2 +x[1][0]*w + x[2][0]#(w-5)**2 TensorFlow 程序的核心是计算损失函数，然后 TensorFlow 自动计算出导数...TensorFlow 的优点在于，通过用这个计算损失，计算图基本实现前向传播，TensorFlow 已经内置了所有必要的反向函数，回忆一下训练深度神经网络时的一组前向函数和一组反向函数，而像 TensorFlow
,n \end{aligned} （四）最小化损失函数及其求解方法 最大化间隔宽度等价于求解下列带不等式约束的最小化问题： \begin{aligned} &\argmin_{w,b} \frac{...,n \end{aligned} 求解方法1：因为 ||w||^2 是严格的凸函数，所以该问题属于经典的凸优化问题，可以用 QP (二次规划) 算法求解。...这样做是牺牲部分数据点分类准确性，来换取更宽的间隔，由此降低了模型对噪声点的敏感性，可以避免SVM分类器过拟合，提升了模型的泛化性能。...2、惩罚因子 （1）惩罚因子 C 是用户设定的一个大于等于0的超参数 C决定了你有多重视离群点带来的损失，你定的C越大，对目标函数的损失也越大，此时就暗示着你非常不愿意放弃这些离群点。...} 以二次核为例 可以发现 \phi() 映射规则并不唯一。
这源于高斯混合具有低通频率域的事实，而许多常见信号，如正方形，并非带限。这种高频带建模构成了基于高斯方法的一个基本挑战。为了帮助GES从低频到高频细节逐渐训练，我们提出了一种专门的频率调制图像损失。...我们的方法维持一个不透明度测量 \kappa 用于混合，并使用球谐函数进行着色，类似于高斯散点。对于2D图像投影，我们适应了Zwicker等人的技术，但保留了我们的变量指数 \beta 。...近似光栅化 主要问题是如何在光栅化框架中表示GES。实际上，高斯散点的光栅化仅依赖于每个组件的方差散点。因此，我们只需要模拟形状参数 \beta 对每个组件的协方差的影响，以获得GES的光栅化。...这种方法便于进行一致和有意义的错误度量比较，包括常用的标准度量如PSNR、L-PIPS和SSIM，这些都是现有文献中频繁使用的（见表1）。...表2 频率调制图像损失的影响：我们研究了引入的频率损失对性能的影响，通过改变 \lambda_\omega 。
本文将详细介绍如何在TensorFlow中解决反向传播过程中NaN梯度的问题，提供一些有效的方法来避免和解决这些问题。...引言 在深度学习模型的训练过程中，数值不稳定性（如梯度为NaN）会严重影响模型的训练效果。出现这种情况的原因可能有很多，包括初始化参数不当、学习率过高、损失函数出现数值问题等。...确保损失函数的数值稳定性。...clipvalue=1.0) model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy') 代码示例 以下是一个完整的代码示例，展示了如何在...TensorFlow中应用上述方法解决NaN梯度问题： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from
如下，我们将介绍如何在训练机器学习模型时将这一方面作为优势。 Getting ready： 现在我们将介绍如何在模型中改变我们的变量，使损失函数最小化。...我们已经了解了如何使用对象和操作，并创建了可以测量我们的预测和目标之间距离的损失函数。 现在我们只需要告诉TensorFlow如何通过我们的计算来传播错误图形更新变量并最大限度地减少损失函数。...一旦我们有一个声明的优化函数，TensorFlow将通过并计算出图中我们所有计算的反向传播项。 当我们提供数据并减少损失函数时，TensorFlow将相应地修改图中的变量。 ...Evaluating Models： 我们已经学会了如何在TensorFlow的回归和分类算法。完成后，我们必须能够评估模型的预测，以确定它有多好。...对分类模型的损失函数通常不是有助于解释我们的模型做的。通常，我们需要某种分类的精度，这是通常的百分比预测正确的类别。
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...myw') b = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='myb') #经过计算得出预估值 y = w * x_data + b #以预估值y和实际值y_data之间的均方差作为损失.../mytmp",sess.graph) 打印下w和b,损失值的变化情况，可以看到损失值从0.24降到0.0008. ?...02 — Tensorboard展示Graph 关于如何在tensorboard中展示构建好的Graph，请参考文章，不再赘述，直接分析tensorflow绘制的graph....以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤，利用这个最基本的任务，先体会下tensorflow做回归的过程。 以上完整源码，请点击下方“阅读原文”按钮。
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...myw') b = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='myb') #经过计算得出预估值 y = w * x_data + b #以预估值y和实际值y_data之间的均方差作为损失.../mytmp",sess.graph) 打印下w和b,损失值的变化情况，可以看到损失值从0.24降到0.0008. 1.4绘制拟合曲线 plt.scatter(x_data,y_data,c='b')...plt.plot(x_data,sess.run(w)*x_data+sess.run(b)) plt.show() 02 — Tensorboard展示Graph 关于如何在tensorboard...以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤，利用这个最基本的任务，先体会下tensorflow做回归的过程。
现在，团队已经把 TensorFlow 实现和 PyTorch 实现，都放上了 GitHub。两个项目曾一起登上了趋势榜，且 TF 项目一度冲到第一。...而要把两只 GAN 结合在一起，损失函数也是精心设计过的： 损失函数有四部分 一是对抗损失，不多解释，每只 GAN 都有。...而给图片做归一化的时候，更多见的是自适应的 IN，简称 AdaIN。 但在这里，团队提出了 AdaLIN，它可以在 IN 和 LN 之间动态选择。 ?...从前基于注意力的模型，没办法解决不同领域之间的几何变化； 但 U-GAT-IT，既可以做需要整体变化 (Holistic Changes) 的翻译，也可以做需要大幅形状变化 (Large Shape Changes...这是 TensorFlow 版本，曾经登上趋势榜第一： https://github.com/taki0112/UGATIT 这是 PyTorch 版本： https://github.com/znxlwm
任务2和任务3（分类指标）：二次加权 Kappa，平均AUC（曲线下面积），平均精度，平均敏感性，平均特异性。...2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是12，epoch是200，损失函数采用二值化dice+交叉熵。...2、搭建ResNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是36，epoch是100，损失函数采用交叉熵。...2、搭建ResNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是36，epoch是100，损失函数采用交叉熵。...由于之前都是使用tensorflow1.14的进行代码实验开发的，为了方便pytorch的朋友们也可以复现实验结果，我将tensorflow版本的代码翻译转换成pytorch版本的。
但是从代码的转移谈何容易，之前的工作重写一遍不太现实，成千上万行代码的手工转换等于是在做一次二次开发。 现在，有个好消息：无论Caffe、TensorFlow、ONNX都可以轻松迁移到飞桨平台上。...在TensorFlow 2.0以前，还是静态图的设计思想，整个设计理念是计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同...这样做的好处就是：避免反复地切换底层程序实际运行的上下文，tensorflow帮你优化整个系统的代码。...此例中不涉及到输入中间层，如卷积层的输出，需要了解的是飞桨中的卷积层输出，卷积核的shape与TensorFlow有差异。...但是在实际生产过程中这么操作是很麻烦的，甚至还要进行二次开发。 如果有新的框架能轻松转换模型，迅速运行调试，迭代出结果，何乐而不为呢？
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