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ffmpeg 无损质量转换
当文件类型不是 flv mp4 webm 时 我需要将所有视频转换到我的视频播放器 在网站中 当我使用时 ffmpeg i filename mkv sameq ar 22050 filename mp4 h264 0x645ee0 解码
ffmpeg
loss
Android:在应用程序中间时从 3G 切换到 WIFI = 网络连接丢失
我在使用 HTC Legend Android 2 2 时遇到了一个恼人的问题 在 Xperia Galaxy Nexus 等上没有看到此问题 当我在 3G 连接上启动应用程序 获取一些数据 然后进入手机设置并启用 WIFI 时 手机会自动
Android
Networking
WiFi
3g
loss
计算网络两个输出之间的 cosine_proximity 损失
我正在使用 Keras 2 0 2 功能 API Tensorflow 1 0 1 来实现一个接受多个输入并产生两个输出的网络a and b 我需要使用 cosine proximity 损失来训练网络 这样b是标签a 我该怎么做呢 在这里
deeplearning
Keras
loss
如何有条件地为张量赋值[屏蔽损失函数]?
我想创建一个 L2 损失函数 忽略标签值为 0 的值 gt 像素 张量batch 1 包含标签 同时output是净输出的张量 两者的形状均为 None 300 300 1 labels mask tf identity batch 1 l
python
tensorflow
machinelearning
loss
lossfunction
CNN 上的快速损失收敛意味着什么?
我正在两个不同的深度学习库 Caffe e Tensorflow 中训练两个 CNN AlexNet e GoogLeNet 该网络由每个图书馆的开发团队实施 here https github com BVLC caffe tree ma
batchfile
tensorflow
deeplearning
caffe
loss
我应该如何解释稀疏_分类_交叉熵函数的输出?
作为输入 a 具有浮点数 1 0 或 0 0 当我尝试用我的模型和sparse categorical crossentropy损失我得到类似的东西 0 4846592 0 5153408 我如何知道它预测什么类别 您看到的这些数字是给定输
python
tensorflow
machinelearning
Keras
loss
如何在 Keras 中实现自适应损失?
我正在尝试使用 Keras 来实现中完成的工作通用的自适应鲁棒损失函数 https arxiv org abs 1701 03077 作者提供了处理困难细节的张量流代码 我只是想在 Keras 中使用他的预构建函数 他的自定义损失函数正在学
Keras
Callback
loss
比较 MSE 损失和交叉熵损失的收敛性
For a very simple classification problem where I have a target vector 0 0 0 0 and a prediction vector 0 0 1 0 2 1 would
训练期间损失没有减少(Word2Vec、Gensim)
哪些情况会造成损失model get latest training loss 每个时期都会增加 用于训练的代码 class EpochSaver CallbackAny2Vec Callback to save model after e
python
gensim
Word2Vec
loss
Keras 极高的损失
我试图通过特征来预测价格 我选择了一个非常简单的模型 但它的工作原理很奇怪 损失函数非常高 我看不出问题出在哪里 这是我的模型 define base model def baseline model create model model
python
machinelearning
Keras
Prediction
loss
真正的非零预测的损失惩罚更高
我正在构建一个深度回归网络 CNN 来从图像 7 11 预测 1000 1 目标向量 目标通常由大约90 为零并且只有10 非零值 目标中 非 零值的分布因样本而异 即不存在全局类别不平衡 使用均方误差损失 这导致网络仅预测零 我对此并不感
tensorflow
Keras
deeplearning
lossfunction
loss
Keras 中验证集的不同损失函数
我有不平衡training数据集 这就是我构建自定义数据集的原因weighted categorical cross entropy loss功能 但问题是我的validation集合是平衡的 我想使用常规的分类交叉熵损失 那么我可以在 K
Keras
loss
【AI面试】损失函数(Loss),定义、考虑因素,和怎么来的
神经网络学习的方式 就是不断的试错 知道了错误 然后沿着错误的反方向 梯度方向 不断的优化 就能够不断的缩小与真实世界的差异 此时 如何评价正确答案与错误答案 错误的有多么的离谱 就需要一个评价指标 这时候 损失和损失函数就运用而生 开始之
7天快速通过AICV面试
人工智能
损失函数
loss
交叉熵
【Smooth L1 Loss】Smooth L1损失函数理解
文章目录 1 引言2 L1 Loss3 L2 Loss4 Smooth L1 Loss5 曲线对比分析6 参考链接 1 引言 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression
Smooth
loss
损失函数理解
2021CVPR-Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing
用于RGBD人脸反欺骗的交叉模式焦损 摘要 xff1a 自动检测呈现攻击的方法对于确保面部识别技术的可靠使用至关重要 文献中提供的大多数用于呈现攻击检测 PAD 的方法都无法将其推广到看不见的攻击 近年来 xff0c 人们提出了多通道方法来
2021CVPR
cross
modal
focal
loss
【旋转框目标检测】2201_The KFIoU Loss For Rotated Object Detection
paper with code paper code Jittor Code https github com Jittor JDet PyTorch Code https github com open mmlab mmrotate Te
2201
The
KFIoU
loss
for
【论文-损失函数】Learning with Average Top-k Loss
基本信息 paper Learning with Average Top k Loss code pytorch 论文思路 该损失适用于在线难例挖掘 即在训练时选择前K个loss较大的样本进行back propagate bp xff0c
Learning
with
Average
top
loss
Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed BBoxes for Dense Object Detection论文翻译阅读
Generalized Focal Loss Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection论文翻译阅读 论文下载地址 xff1a 点
Generalized
focal
loss
Learning
Qualified
OHEM loss 源代码
import numpy as np import torch import torch nn as nn class OhemCELoss nn Module def init self thresh ignore lb 61 255 s
OHEM
loss
class balanced loss pytorch 实现
cb loss pytorch 实现 xff0c 可直接调用 参考 xff1a https github com vandit15 Class balanced loss pytorch blob master class balanced
class
balanced
loss
Pytorch
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