深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

（即误差）的平方来衡量模型优劣。即预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小。 计算方式:假设有 n个训练数据 xix_ixi​，每个训练数据 xix_ixi​ 的真实输出为 yiy_iyi​，模型对 xix_ixi​的预测值为 yi^\hat{y_i}yi​^​。该模型在 n 个

机器学习中的相似性度量

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 　　本文目录：

【AIGC】深入浅出学习RAG（检索增强）技术

用于查询机器学习模型的基本提示架构如下所示： 在这种情况下，我们向机器学习模型询问波兰首都的情况。这是常识，我们的模型对答案没有问题。 二、深度使用检索增强 想更深入地了解这个简单的例子吗？比方说，我们想要一个机器学习模型，可以回答有关我们从未出版过的 300 页原始书《我的故事》

口罩识别训练的例子中，模型训练提示以下问题，正常吗？

模型部署后，在线检测中的标注框是不是有问题？

是不是宽高标反了？

只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

均值聚类、支持向量机等），还研究了强大的集成技术（随机森林）和一些额外的机器学习任务（降维算法和模型验证技术）。除了一些基本的机器学习技巧，我们已经开始寻找一些有用的工具包。 我们会进一步学习新的必要工具。 第七步：Python 深度学习   神经网络包含很多层 深度学习无处不在。深

【altas 200 dk】能否使用开发板使用自己的数据训练模型

想问一下开发板是否能够用来训练模型或者跟显卡一样加快模型的训练速度。如果可以的话，是否有具体的操作教程

【数学建模】MATLAB从入门到精通：Logistic模型原理及应用案例（附MATLAB代码）

Verhulst提出了logistic方程，这是一个对S型曲线进行数学描述的模型。一百多年来，这个方程多次应用于一些特殊的领域建模与预测，例如单位面积内某种生物的数量、人口数量等社会经济指标、某种商品（例如手机）的普及率等。 01 实例分析 中国1965-2011年CO2

【atlas200dk】调用om模型时报错

程序一共3个模型，py脚本在调用最复杂的那个模型sci时出错。附件为相关文件。

中间件学习——Docker的安装

Docker有着比虚拟机更少的抽象层 Docker利用的是宿主机的内核，VM需要是Guest OS 所以说，新建一个容器的时候，docker不需要像虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，避免引导。虚拟机是加载Guest OS，是分钟级别的，而docker是利用宿主机的操作系统，省略了这个复杂的过程，秒级

【华为云-上云之路】手把手教你用ModelArts基于海量数据训练美食分类模型

页面，选择右方的“发布”设置好数据集的名称和格式以及训练验证比例：点击确定后，等几秒钟即可发布成功：5.一键模型上线返回数据集列表，选择刚才创建的dataset-food数据集右侧的“一键模型上线”点击“一键模型上线”下方的“任务创建”此时就可以进行图像分类模型的配置：名称：自定

分享无监督学习的历史——变分自编码器

使用巧妙的数学，Welling和Kingma能够获得训练变分自动编码器所需的所有导数，从而既能最大化编码处于高斯先验分布的概率，又能利用变分后验最大化数据的近似概率。以下不会再谈论变分自编码器，但它目前是无监督学习的最佳方法之一。转自，青暮，https://www.leiphone

Spring【三】核心API学习

关键：Spring 核心API Spring 框架对与 Java 👨‍💻，重要性不言而喻，本专栏将系统学习框架核心思想和实现原理，理论和实践相结合，帮助刚学习框架的小伙伴摆脱困境重拾自信，原创不易，如果觉得文章对你有帮助，记得点赞收藏呀。 文章目录 1. 知识清单2

关于数据中台的深度思考与总结

  数据汇聚 数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。 数据采集工具

一键完成商超商品识别模型部署实操体验

> 我的订阅”页面。图3 前往控制台​在“我的订阅”列表，单击资产名称前面的单选按钮，在页面底部展开资产详情，选择“版本列表”页签，当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。图4 进入“我的订阅”​步骤2：使用订阅模型部署在线服务模型订阅成功后，可将此模型部署为

基于MindX SDK的ChineseOCR文字识别模型开发全流程

3 om模型文件准备MindX SDK支持的模型格式是om模型，因此使用之前须进行模型转换。首先需要下载官方的paddle模型文件，再使用官方的转化工具将模型转化为onnx模型。若下载我们提供的已经转化完成的om模型，则可以跳跃至5.4阅读。首先在PaddleOCR下载官方的的pdparams模型文件。5

[自然语言处理|NLP]NLP在自监督学习和弱监督学习的应用：从原理到实践

监督学习和弱监督学习中的应用，通过实例展示它们是如何在文本处理、情感分析、命名实体识别等任务中取得显著成果的。 2. 自监督学习的应用 2.1 语言模型预训练 自监督学习的一个重要应用是语言模型的预训练。通过大规模的未标注文本数据，模型可以学习到丰富的语言表示，成为通用的语言

深度解析Python中的元类（Metaclass）及其神奇之处

许我们在定义类的时候动态地控制类的创建过程。元类提供了一种强大的机制，可以对类进行定制化，扩展其功能，并在类的实例化过程中执行额外的操作。本文将深入解析元类的概念、工作原理以及在实际场景中的作用，带你领略元类的神奇之处。 什么是元类？ 在Python中，类是对象的模板，而元类则是

Python爬虫中selenium的学习与应用

googleapis.com/index.html 找到自己的浏览器对应的版本然后进行下载,下载结果为压缩包,将压缩包进行解压. 方法一: 最后把解压后的exe文件放到Python的安装目录下就可以了 如果不记得自己的Python安装目录 import sys print

AI模型类常见问题解答

一、模型转换1、常见错误算子Gather的indices不能使用-1，须使用具体的dim。2、GridSample、GridSample3D算子shape推导错误，注意grid的维度应该是[N,2,H,W]或者[N,3,d,H,W]，GridSample3D算子的input是6维