loss-function

Вопрос или проблема В данный момент я обучаю бинарный классификатор, который принимает 2 входных значения и выводит, какой объект, по его мнению, является “лучшим”. У меня есть абсолютно огромный набор данных, примерно 2 триллиона записей

Вопрос или проблема У меня есть функция потерь, которая представляет собой взвешенную перекрестную энтропию для бинарной классификации def BinaryCrossEntropy_weighted( y_true, y_pred, class_weight ): y_true= y_true.astype(np.float) y_pred = K.

Вопрос или проблема Я совершенно нов в Pytorch (и в машинном обучении в целом), поэтому мне трудно понять, что происходит в отношении настраиваемой функции потерь, которую я рассматриваю. Я понимаю, что происходит в функции, но мне нужно понять, как рассчитывается

Вопрос или проблема Существуют несколько моделей для задачи верификации спикеров (wavlm-ecapa / xvector / …). Некоторые из этих моделей были обучены с использованием AAM Softmax loss, который принимает количество меток на вход.

Вопрос или проблема Я пытаюсь разработать решатель капчи, используя простую полностью связанную нейронную сеть в TensorFlow. Все капчи содержат 5 цифр/букв, каждый символ может быть числом от 0 до 9 или буквой от A до Z. Они выглядят примерно так: Каждая

Вопрос или проблема Мне интересно, какая активационная функция будет легче для обучения (даст лучшую точность / наименьшую потерю) – SoftMax или сигмоида (для задачи многоклассовой классификации) Согласно: https://www.quora.

Вопрос или проблема Вот часть моего кода: class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear1 = nn.Linear(2, 1, bias=False) self.linear2 = nn.Linear(1, 2, bias=False) def forward(self, x): z = self.

Вопрос или проблема Я обучил 8 моделей на основе одной и той же архитектуры (сверточная нейронная сеть), и каждая использует метод увеличения данных. Точность моделей значительно колеблется, в то время как потеря не колеблется так сильно.

Вопрос или проблема Я тренирую модель Unet для сегментации клеток на изображениях микроскопии. Чтобы помочь модели лучше обобщать данные с разных микроскопов, я попытался применить увеличение яркости к обучающим данным, случайным образом умножая изображения

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать детектор распознавания лиц с использованием тройной потери, за которой следует алгоритм kNN. У меня есть около 10000 изображений на входе с 3 разными классами, размер входа 80×80. Структура модели использует

Вопрос или проблема У меня проблема с моими пользовательскими функциями потерь и метрик. Моя цель – обучить модель CNN на изображениях с тангенсом угла ориентации объекта на моем изображении, и у меня есть столбец, который указывает, является ли

Вопрос или проблема Какая функция потерь является лучшей функцией потерь при использовании регрессии XGB с сильно искаженными данными? Искаженность данных очень высока. Я использовал XGBoost с целевой функцией линейной регрессии (но данные были преобразованы

Вопрос или проблема Насколько важна функция потерь перекрестной энтропии (CEL), если при обратном распространении ошибки (BP) важны только вероятности Softmax (SM) и вектор one hot? При применении BP производная CEL – это разница между выходной

Вопрос или проблема Я обучаю модель cnn, и у меня есть модель с несколькими выходами, которая имеет регрессионный и классификационный выход. У меня есть данные, столбец тангенса моих углов, но в результате я получаю output_loss: -224.

Вопрос или проблема Я создал рекуррентную нейронную сеть в Keras, которая классифицирует по 14 меткам. Первая метка является самой важной и должна предсказываться с наибольшей точностью. Остальные метки не обязательно должны быть очень точными, они должны

Вопрос или проблема Я изучаю вариационные автокодировщики и реализовал простой пример в keras, сводка модели ниже. Я скопировал функцию потерь из одного из блогов Франсуа Шолле и получаю действительно очень отрицательные значения потерь. Что я упустил здесь?

Вопрос или проблема Как следует из названия, я ищу функцию потерь для применения к модифицированному набору данных mnist, который содержит несколько цифр. Мне нужно предсказать все цифры на изображении. Каждое изображение содержит от 1 до 3 цифр, и каждая

Вопрос или проблема Я работаю над задачей извлечения и классификации отношений. Данные представлены в виде текстовых файлов. Данные несбалансированные. Я хочу использовать функцию потерь focal для решения проблемы несбалансированности классов в данных.

Вопрос или проблема Я работаю над задачей классификации, используя признаки $\mathbf{x}$ для предсказания целевой переменной $y \in \mathbb{N}_0$. Под строгим правильным правилом оценивания я имею в виду функцию потерь $\ell(y,\hat{y})$, для которой

Вопрос или проблема В большинстве случаев все вероятно наоборот, но… Я реализовал базовую структуру многослойного перцептрона с обратным распространением. Мои данные представляют собой просто смещенную квадратную функцию с 100 образцами.