代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...zero p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15) return - (y / p) + (1 - y) / (1 - p) 其中y是真实值对应的标签...，p是预测值对应的标签。
写在前面 这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...Pytorch代码实现 class Linear(nn.Module): def __init__(self): super(Linear, self)....去除了权重的模长和偏置对loss的影响，将特征映射到了超球面，同时避免了样本量差异带来的预测倾向性（样本量大可能导致权重模长偏大） Pytorch代码实现 class Modified(nn.Module...是每个类别对应的一个中心，在这里就是一个二维坐标啦 Pytorch代码实现 class centerloss(nn.Module): def __init__(self): super...ceLoss = F.cross_entropy(out, label) return out, ceLoss + self.lamda * centerloss 这里实现的是
什么是损失函数？ 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。...将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。...也就是说损失函数是知道模型如何训练的，而度量指标是说明模型的表现的 为什么要用损失函数?...所以一般损失函数是： l(y) = max (0 , 1 — t . y) 这里的t是真实结果用[1]或[-1]表示。 使用Hinge Loss的类应该是[1]或[-1](不是[0])。...如果我们想进一步惩罚更高的误差，我们可以用与MSE类似的方法平方Hinge损失,也就是Squared Hinge Loss。
来源：DeepHub IMBA本文约2800字，建议阅读5分钟本文为你整理10个常见的损失函数。 什么是损失函数？ 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。...损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。...将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。...所以一般损失函数是： l(y) = max (0 , 1 — t . y) 这里的t是真实结果用[1]或[-1]表示。 使用Hinge Loss的类应该是[1]或[-1](不是[0])。...如果我们想进一步惩罚更高的误差，我们可以用与MSE类似的方法平方Hinge损失,也就是Squared Hinge Loss。
用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...3、声明性：约束函数以声明性的方式定义了必须遵循的规则，这与程序性编码形成对比，后者是通过具体的算法步骤来实现的。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...5、结构利用：Pylon框架会分析约束函数的结构，寻找是否有已知的结构模式，如逻辑运算，以便更高效地计算损失，或者使用近似方法来处理复杂的约束。...3、投资逻辑：投资者可能有一些基于经验或直觉的特定投资逻辑，如“在经济衰退期间增加债券投资比例”。这些逻辑可以通过Pylon的约束函数来实现。
在 Excel 中，stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数，它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的，要计算标准偏差时，只能自己进行写算法，十分不便。...公式 首先，查阅维基百科，得到了完整公式和详细的计算步骤，下图截取至维基百科 [完整公式和详细的计算步骤] 参考资料：维基百科-标准差 封装成函数 然后根据公式和步骤拆分，写出以下函数 /** * 样本总体的标准偏差...，在Excel中测试stdevp函数也是相同的结果。...如果想得到指定的小数长度，可以使用round()对结果四舍五入 MySQL 当然，实际开发中，我们大多数据都来自数据库，数据库有自带计算样本总体标准偏差的函数，顺便记录下 MySQL 的使用示例。...里有最专业的开发者&客户，能与产品人员亲密接触，专有的问题&需求反馈渠道，有一群志同道合的兄弟姐妹，期待您的加入！
在 Excel 中，stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数，它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的，要计算标准偏差时，只能自己进行写算法，十分不便。...公式 首先，查阅维基百科，得到了完整公式和详细的计算步骤，下图截取至维基百科 参考资料：维基百科-标准差 封装成函数 然后根据公式和步骤拆分，写出以下函数 /** * 样本总体的标准偏差 * @param...，在Excel中测试stdevp函数也是相同的结果。...其实也不完全相同，因为小数长度不一致，但我相信结果是相对准确的。...如果想得到指定的小数长度，可以使用round()对结果四舍五入 MySQL 当然，实际开发中，我们大多数据都来自数据库，数据库有自带计算样本总体标准偏差的函数，顺便记录下 MySQL 的使用示例。
在本文中，我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们 Regularization 正则化 正则化通过在损失函数的末尾添加额外的惩罚项来帮助防止模型过度拟合。 其中m是批次大小。...直观的理解是，在最小化新损失函数的过程中，某些权重将减小至接近零，因此相应的神经元将对我们的结果产生非常小的影响，就好像我们正在使用 更少的神经元。 前向传播：在前进过程中，我们只需更改损失函数。...该实现将为结果A添加一个额外的掩码。...反向传播：过程是将相同的函数D屏蔽为相应的dA。...结论 正则化和dropout都被广泛采用以防止过度拟合，正则化通过在损失函数的末尾添加一个额外的惩罚项来实现，并通过在正向过程中随机地使某些神经元静音来使其退出以使网络更加简洁来实现正则化。
本文用Python实现了常见的几种距离度量、二分类损失函数。 设 和 为两个向量，求它们之间的距离。...这里用Numpy实现，设 和 为ndarray ，它们的shape都是(N,) 为所求的距离，是个浮点数（float）。...= y) / len(x) 6.二分类损失函数 在二分类的监督学习中，支持向量机、逻辑斯谛回归与最大熵模型、提升方法各自使用合页损失函数、逻辑斯谛损失函数、指数损失函数，分别写为： 这 3 种损失函数都是...0-1 损失函数的上界，具有相似的形状。...总结本文用Python实现了常见的几种距离度量、损失函数，欢迎收藏！
* fuc:我输入一个网址，网址中包含若干参数(ID、password)，网址提交后IE返回登录结果(A\X\Z\D)；返回A代表登录成功，返回X代表登录失...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...题目：给定一个len长度的数组，用递归的方法求数组和 C代码实现： #include #include int getSum(int a[],int len)...{ if(len == 0) //要考虑空数组的情况 { return 0; } else { int n = len-1; if(n==0) {...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
和e2中俩个元素的大小 需要自己结合元素类型编写 3.qsort函数的实现 接下来我们来实现这个函数 步骤少，比较简单，这里就不打印了，调试一下看一下结果 主要难点在于qsort函数中的第四个参数...那个是一个函数指针 我们需要自己根据不同的类型来制定这个函数 为什么用void*接收 void*：无具体类型的指针 它能够接收任意类型的地址 所以不管是什么类型的地址，我们可以用一个通用的...快速排序可以排序所有的类型，接下来我们将用qsort函数的方法来实现全类型的冒泡排序 4.模拟实现全类型冒泡排序 首先这只是一个最普通的冒泡排序，我们需要对于原冒泡排序进行改造，按qsort函数的方式进行增加内容...； 参数设置： 前三个参数很好写，第四个参数是一个函数指针，得需要自己根据类型来编写 例如现在编排一个整形类型 接收参数： 注：因为我们要编写一个适应于全类型的函数，所有第一个参数用void*来接收...编写cmp函数中的参数： 接下来我们应该开始比对大小，我们要编写一个适用于全类型的函数来进行比对大小 我们可以套用我们写的cmp函数 因为它那个就是比较大小的 难点就是如何获取他们要比较的e1和e2
以下是Python的代码实现： def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num...：", primes_sum) 解释一下代码： 第2~8行定义了一个名为is_prime的函数，用于判断一个整数是否是素数。...根据素数的定义，所有小于2的数都不是素数。而大于等于2的数，如果在(2, 根号n]范围内没有其他整数能够整除它，那么它就是素数。...第1015行定义了一个名为`sum_primes`的函数，输入参数为起始和结束数字。题目中要求计算50100之间素数的和，因此这里默认输入的起始和结束数字分别为50和100。...第16行使用return语句将计算的所有素数和作为结果返回。 第19~21行调用sum_primes函数，并将返回结果存储到变量primes_sum中。 最后输出相关信息。
最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。...在α=0 和α=2 时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。从α=2 到α=1，损失函数平稳地从 L2 损失过渡到 L1 损失。对于不同的α值，我们可以绘制不同的损失函数，如下图 2 所示。...此属性对于损失函数的鲁棒性很重要，因为可以从较高的α值开始，然后在优化过程中逐渐减小（平滑）以实现鲁棒的估计，从而避免局部最小值； 4. 当 | x |的α值，导数几乎是线性的。...图 3：自适应损失函数（左）及其导数（右）的曲面图。 鲁棒损失的实现：Pytorch 和 Google Colab 关于鲁棒损失的理论掌握了，怎么实现呢？...transformation.def forward(self, x):return self.linear(x[:,None])[:,0] # returns the forward pass 接下来，用线性回归模型拟合自创建的线性数据集
然后，我将介绍使用在一个热门编码数据上受过训练的自动编码器所带来的问题的用例。...利用模型重构(译码)与原始数据之间的损失对模型进行训练。 ? 实际上，用代码表示这个网络也很容易。我们从两个函数开始:编码器模型和解码器模型。...下面我将介绍三种损失，它们提供了一个解决方案，或上述问题，并在PyTorch实现它们的代码: 余弦嵌入损失 余弦距离是一种经典的向量距离度量，常用于NLP问题中比较字包表示。...这里我们使用了一个负对数似然损失(nll_loss)，它是一个很好的损失函数用于多类分类方案，并与交叉熵损失有关。...最后，我们讨论了解决稀疏一热编码问题的3个损失函数。训练这些网络并没有更好或更坏的损失，在我所介绍的功能中，没有办法知道哪个是适合您的用例的，除非您尝试它们!
损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。...由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 ? 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失 在α=0和α=2时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。...此属性对于损失函数的鲁棒性很重要，因为可以从较高的α值开始，然后在优化过程中逐渐减小（平滑）以实现鲁棒的估计，从而避免局部最小值； 4. 当| x |的α值，导数几乎是线性的。...图 3：自适应损失函数（左）及其导数（右）的曲面图 鲁棒损失的实现：Pytorch 和 Google Colab 关于鲁棒损失的理论掌握了，怎么实现呢？...def forward(self, x): return self.linear(x[:,None])[:,0] # returns the forward pass 接下来，用线性回归模型拟合自创建的线性数据集
以下是Python的代码实现： def print_diamond(size): if size % 2 == 0: raise ValueError("Size should...print(" "*(size//2-abs(i)) + "*"*(2*abs(i)+1)) # 测试 print_diamond(5) 解释一下代码： 第1~6行定义一个名为print_diamond的函数...第3行使用断言判断菱形的大小是一个奇数。因为菱形的中心点只会出现在奇数长度的情况下。 第4~5行循环遍历和输出，在每行前空出足够的“ ”和“*”元素。...第8~9行调用print_diamond函数，并传入大小参数为5。 以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。...这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
abcdef"; char arr2[10] = { 0 }; my_strcpy(arr2, arr1); printf("%s", arr2); return 0; } 也可以这样用...my_strcpy(arr2, "我好帅"); printf("%s\n", arr2); 三、模拟实现strcat strcat可以实现在字符串后面加上自己想要的字符，直到‘ \0...strcmp strcmp可以实现两个字符串比较，若s1大于s2返回一个大于0的数字，反之返回小于0的数字，若s1=s2，返回0 int my_strcmp(const char* str1...+) { printf("%d ", arr1[i]); } printf("\n"); return 0; } 分类解决一下就好啦~ C语言中还有许多好用的库函数...，合理运用可以使我们的代码学习事半功倍，模拟实现库函数也是和前辈大佬们对话的过程 都看到这里啦，就浅浅三连一下啦！
我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。...故本篇文章将结合实际Python代码实现损失函数功能，以及对整个损失函数体系进行深入了解。...我们可以用Pytorch构建一个简单的自编码器模型，再来实现重构误差：import torchimport torch.nn as nn# 定义一个简单的自编码器模型class Autoencoder(...KL散度定义如下：重要要点：KL 散度是非对称的：D_{KL}(P||Q)!=D_{KL}(Q||P) 这意味着用 Q 来估计 P 的KL散度与用 P 估计 Q 的KL散度是不同的。...在Python中，可以使用深度学习框架如PyTorch来实现KL散度的计算。
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