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  • keras內置的損失函數(shù)

    對數(shù)損失(Log Loss):計算預測概率與真實標簽之間的對數(shù)損失。Hinge損失:用于支持向量機(SVM)等分類問題,計算樣本到超平面的距離。除了以上內置的損失函數(shù),Keras還支持自定義損失函數(shù),可以根據(jù)自己的需求編寫損失函數(shù)并應用到神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練中?;貧w問題損失函數(shù)均方誤

    作者: 林欣
    發(fā)表時間: 2024-01-31 03:23:13
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  • 深度學習中多層復合函數(shù)

    從數(shù)學上來看,深度神經(jīng)網(wǎng)絡僅僅是一種函數(shù)的表達形式,是復雜的多層復合函數(shù)。由于它有大量的可調參數(shù),而且近年來隨著大數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法和并行計算GPU硬件的發(fā)展,使得用大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡來逼近和擬合大數(shù)據(jù)成為可能。

    作者: 我的老天鵝
    發(fā)表時間: 2021-12-13 00:08:27.0
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  • 自定義的模型與損失函數(shù)如何實現(xiàn)反向傳播與更新梯度

    數(shù)據(jù)經(jīng)過多個自定義的模型,并且損失為多個自定義損失函數(shù)之和,在這種情況下如何實現(xiàn)反向傳播與更新梯度?(替換原有的loss.backward()/opt.step())

    作者: yd_245733981
    發(fā)表時間: 2022-10-24 14:38:11.0
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  • 【mindspore】【自定義損失函數(shù)】在PYNATIVE_MODE模式下出現(xiàn)問題

    【功能模塊】根據(jù)pytorch實現(xiàn)的損失函數(shù)用mindspore實現(xiàn),但最后在PYNATIVE_MODE模式下會出錯【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、寫前面的都沒什么問題,寫到這一步就有問題了 grad_x = self.abs(diff[:, :, 1:] - diff[:, :, :

    作者: 陳霸霸
    發(fā)表時間: 2021-02-28 06:04:13
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  • 使用容器鏡像創(chuàng)建函數(shù) - 函數(shù)工作流 FunctionGraph

    針對不同使用場景,函數(shù)工作流支持通過在線編寫代碼、上傳代碼文件或者使用容器鏡像,創(chuàng)建事件函數(shù)和HTTP函數(shù),且支持使用GPU計算資源。如何針對應用場景進行函數(shù)類型選型,詳情請參見函數(shù)類型選型。 除使用控制臺外,函數(shù)工作流支持通過API的方式創(chuàng)建函數(shù),詳情請參見創(chuàng)建函數(shù)。 使用容器鏡像

  • 深度學習基礎-損失函數(shù)詳解

    容,我們知道深度學習算法優(yōu)化的第一步首先是確定目標函數(shù)形式。 損失函數(shù)大致可分為兩種:回歸損失(針對連續(xù)型變量)和分類損失(針對離散型變量)。 常用的減少損失函數(shù)的優(yōu)化算法是“梯度下降法”(Gradient Descent)。 二,交叉熵函數(shù)-分類損失 交叉熵損失(Cross-Entropy

    作者: 嵌入式視覺
    發(fā)表時間: 2023-02-07 16:34:30
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  • 【TD自定義函數(shù)】round2

    函數(shù)名稱:round2(numeric,integer)函數(shù)說明:td無該函數(shù),用于適配td的奇進偶舍的進制,                作用:對于小數(shù)需要進行round操作時,0.5這樣的需要判斷進位的前一位數(shù)字,若是奇數(shù),則進一位,若是偶數(shù),則舍棄返回值說明描述:numeric樣例: select

    作者: 蘇太龍
    發(fā)表時間: 2021-12-20 07:41:34.0
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  • 【TD自定義函數(shù)】td_char

    函數(shù)名稱:td_char(text)函數(shù)說明:返回GBK下的字符的字節(jié)長度,與UTF8的長度有差異返回值說明描述:interger樣例:select td_char('1中2文'); td_char ---------       6語言:PLSQL函數(shù)定義:CREATE OR REPLACE

    作者: 蘇太龍
    發(fā)表時間: 2021-12-20 07:53:30.0
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  • 【TD自定義函數(shù)】oadd_months

    函數(shù)名稱:oadd_months(date,integer)函數(shù)說明:獲取多個月以后(以前)的同樣的日期。若是月末取月末(區(qū)別與add_months)返回值說明描述:date樣例:select oadd_months(date '2020-02-29',-1); oadd_mon

    作者: 蘇太龍
    發(fā)表時間: 2021-12-20 06:33:32
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  • 【TD自定義函數(shù)】td_right

    函數(shù)名稱:td_right(text,integer)函數(shù)說明:與right類似,考慮td與dws字符集影響而新增,若中間截取了中文,返回固定的\x0F字符返回值說明描述:text樣例:select right('1中2文',2); right ------- 2文(1 row)cmbgdw=>

    作者: 蘇太龍
    發(fā)表時間: 2021-12-20 09:37:59.0
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  • 如何用深度學習來做檢索:度量學習中關于排序損失函數(shù)的綜述

    這是一篇關于度量學習損失函數(shù)的綜述。檢索網(wǎng)絡對于搜索和索引是必不可少的。深度學習利用各種排名損失學習一個對象的嵌入 —— 來自同一類的對象的嵌入比來自不同類的對象的嵌入更接近。本文比較了各種著名的排名損失的公式和應用。深度學習的檢索正式的說法為度量學習(ML)。在這個學習范式中,神經(jīng)網(wǎng)絡學習一個嵌

    作者: yyy7124
    發(fā)表時間: 2021-02-24 00:57:24
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  • DWS自定義函數(shù)之分位值函數(shù)的創(chuàng)建與使用

    分位值(數(shù))在統(tǒng)計學中也有很多應用,比如在一般的數(shù)據(jù)分析當中,需要我們計算25分位(下四分位),50分位(中位),75分位(上四分位)值。此函數(shù)pg9.4后自帶所以在gaussdb中自定義自定義函數(shù)由兩部分組成1.CREATE OR REPLACE FUNCTION percentile_cont(myarray

    作者: 數(shù)據(jù)庫練習生
    發(fā)表時間: 2020-07-08 03:16:23
    4245
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  • 自定義函數(shù)里面能寫python語言嗎

    查看產品文檔自定義函數(shù)里面都是寫的sql語句,想確認一下函數(shù)里面可以寫python語言嗎

    作者: 逍丶遙
    發(fā)表時間: 2021-11-05 09:56:55
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  • 【TD自定義函數(shù)】td_left

    函數(shù)名稱:td_left(text,integer)函數(shù)說明:與left類似,考慮td與dws字符集影響而新增,若中間截取了中文,返回固定的\x0F字符返回值說明描述:text樣例:         select td_left('1中2文',3);         td_left  

    作者: 劉天倫
    發(fā)表時間: 2021-12-21 02:15:48
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  • 【TD自定義函數(shù)】td_substr

    函數(shù)名稱:td_substr(text,integer)函數(shù)說明:與substr類似,考慮td與dws字符集影響而新增,若中間截取了中文,返回固定的\x0F字符返回值說明描述:text樣例:select td_substr('1中2文',4); td_substr -------

    作者: 蘇太龍
    發(fā)表時間: 2021-12-20 09:43:51
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  • 【TD自定義函數(shù)】td_instr

    函數(shù)名稱:td_instr(text,text,integer)函數(shù)說明:返回某個字符的位置,第三個參數(shù)是指定搜索位置,類似instr,考慮td與dws字符集影響而新增返回值說明描述:integer樣例:        select td_instr('1中2文','2',1); 

    作者: 劉天倫
    發(fā)表時間: 2021-12-21 02:06:12
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  • 自定義鏡像方式創(chuàng)建GPU函數(shù) - 函數(shù)工作流 FunctionGraph

    創(chuàng)建GPU函數(shù) 登錄函數(shù)工作流控制臺,在左側的導航欄選擇“函數(shù) > 函數(shù)列表”。 單擊右上方的“創(chuàng)建函數(shù)”,進入“創(chuàng)建函數(shù)”頁面。 創(chuàng)建方式選擇“容器鏡像”,具體創(chuàng)建詳情請參見使用容器鏡像創(chuàng)建函數(shù)。 容器鏡像函數(shù)創(chuàng)建完成后,進入函數(shù)詳情頁面,選擇“設置 > 常規(guī)設置”,單擊“啟用GPU”,配置GPU參數(shù)。

  • 刪除函數(shù) - 數(shù)據(jù)湖探索 DLI

    刪除函數(shù) 功能描述 刪除函數(shù)。 語法格式 1 DROP [TEMPORARY] FUNCTION [IF EXISTS] [db_name.] function_name; 關鍵字 TEMPORARY:所刪除的函數(shù)是否為臨時函數(shù)。 IF EXISTS:所刪除的函數(shù)不存在時使用,可避免系統(tǒng)報錯。

  • 創(chuàng)建后端自定義認證 - 應用與數(shù)據(jù)集成平臺 ROMA Connect

    后端自定義認證:指API的后端服務使用自定義的認證函數(shù),對來自ROMA Connect轉發(fā)的后端服務請求進行安全認證。 本章節(jié)主要介紹如何創(chuàng)建一個后端自定義認證。您需要先創(chuàng)建一個函數(shù)后端作為認證函數(shù),并在自定義認證中使用該函數(shù)后端作為認證后端。 創(chuàng)建用于后端認證的函數(shù)后端 登錄ROMA Connect控制臺,在“實例

  • 損失函數(shù)

    數(shù)往損失更小的方向去調整。模型損失就是一個指標,用來衡量模型預測的好壞。常用的一些損失函數(shù):1.均方誤差損失(最小二乘法)2.log對數(shù)損失函數(shù)(邏輯回歸)3.Hinge損失函數(shù)(SVM)4.指數(shù)損失函數(shù)(Adaboost)5.交叉熵損失(分類)6.0-1損失(分類)7.絕對值損失(回歸)

    作者: Nikolas
    發(fā)表時間: 2020-10-30 10:44:49
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總條數(shù): 10000