c 标准库中，有time 函数，可以返回 1970年1月1日 开始到现在的秒数，我们可以调用两次的时间差来计算程序运行时间： https://github.com/yaowenxu/Workplace/...C 语言库 time 函数 对程序运行计时 以秒为单位 */ #include #include #include int str2int...{ float tmp = sqrt(i); } stop = time(NULL); time_t total = stop - start; // 使用运行的时间...Start: %ld s\n", start); printf("Stop: %ld s\n", stop); printf("Time: %ld s\n", total); // 总共使用的时钟...更多关于C语言相关的知识，请关注 cnblogs.com/xuyaowen
深度学习中普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的代价函数是对数似然代价函数。对数似然代价函数与softmax的组合和交叉熵与sigmoid函数的组合非常相似。...2.6 损失函数 2.6.1 什么是损失函数 损失函数（Loss Function）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数，通常使用 来表示。...常见的逻辑回归使用的就是对数损失函数，有很多人认为逻辑回归的损失函数是平方损失，其实不然。逻辑回归它假设样本服从伯努利分布（0-1分布），进而求得满足该分布的似然函数，接着取对数求极值等。...可以从大到小，多取一些值，分别运行算法看迭代效果，如果损失函数在变小，则取值有效。如果取值无效，说明要增大步长。但步长太大，有时会导致迭代速度过快，错过最优解。步长太小，迭代速度慢，算法运行时间长。...为了减少特征取值的影响，可对特征数据标准化，使新期望为0，新方差为1，可节省算法运行时间。
1.对于分类算法，其损失函数一般由对数损失函数和指数损失函数两种。 (1)指数损失函数表达式： (2)对数损失函数可分为二分类和多分类两种。 2.对于回归算法，常用损失函数有如下4种。...为了解决这个问题，主要有两个方法，一个是用指数损失函数，此时GBDT退化为Adaboost算法。另一种方法用类似逻辑回归的对数似然函数的方法。...也就是说，我们用的是类别的预测概率值和真实概率值的差来拟合损失。此处仅讨论用对数似然函数的GBDT分类。对于对数似然损失函数，我们有又有二元分类和的多元分类的区别。...1.二分类GBDT算法 对于二分类GBDT，如果用类似逻辑回归的对数似然损失函数，则损失函数为： 其中 {-1,1}。...在相对较少的调参时间情况下，预测的准确率也比较高，相对SVM而言。 在使用一些健壮的损失函数，对异常值得鲁棒性非常强。比如Huber损失函数和Quantile损失函数。
在这项工作中，作者指出over-confidence的问题可以通过对交叉熵损失函数这一最常用的分类训练目标进行简单修复，从而使其得到缓解。...这意味着，对于那些已经正确分类的训练示例，对训练损失进行优化会进一步增加网络输出的模长 ||f|| ，从而产生更高的softmax置信度评分，从而获得更小的损失。...为了提供一个直观的视角，下图中展示了训练期间logit规范的动态。事实上，softmax交叉熵损失鼓励模型产生对数，对ID和OOD示例的范式越来越大。...对于loss的lower bound： 可以发现，温度系数越大，损失函数下界也随之升高，所以说温度影响优化极限。 4....实验 可以看到，在不同的OOD数据集上，把cross-entropy改成LogitNorm的损失函数，都具有明显的性能提升。 从MSP观察，相对于 L_{CE} 也具有明显的优势。
定义损失函数：为多分类问题选择适当的损失函数，通常是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。...在每个训练迭代中，通过前向传播和反向传播来更新模型参数，以减小损失函数的值。评估模型：使用验证集来评估模型性能。常见的性能指标包括准确性、精确度、召回率、F1分数等。...接下来我们一起来看看损失函数如果使用numpy进行实现，根据刘二大人的代码，可以进行如下的实现import numpy as npy = np.array([1,0,0])z = np.array([0.2,0.1...）是深度学习中常用的两种损失函数，用于测量模型的输出与真实标签之间的差距，通常用于分类任务。...总之，NLLLoss 和 CrossEntropyLoss 都用于分类任务，但它们在输入格式和使用上存在一些差异。通常，选择哪个损失函数取决于你的模型输出的格式以及任务的性质。
他指出了Kaggle将用于评分提交的评估指标。 在这次竞赛中，Kaggle使用多分类的对数损失函数来衡量提交模型的性能。理想情况下，多类分类模型的对数损失函数为0。 2....因此，TF-IDF将在预测作者方面，能帮助我们理解哪些词是重要的。 对数据运行TF-IDF是一种特征提取形式。...在拟合逻辑回归模型之后，Abhishek计算了逻辑回归模型的对数损失(回想一下，他在kernel运行初始就编写了多分类对数损失函数)。 对于逻辑回归模型，多分类对数损失函数返回对数损失值0.626。...虽然拟合TF-IDF和逻辑回归模型为我们提供了一个良好的开端，但是我们可以改进这个对数损失得分。 4. 模型调整 我们不满意0.626的对数损失得分，希望优化此项评估指标。...例如，Abhishek使用字数来进行特征提取而不是TF-IDF。 通过这种特征提取技术，他的逻辑回归模型的对数损失得分从0.626提高到0.528 ，这是高达0.098的改进！
这是第 205 篇原创 建议阅读时间：5分钟 前言 感谢铁粉：地球球长，奉献出自己的面试经验，面经总结的非常认真、详细、用心。...真的非常感动！让我们衷心祝愿地球球长同学工作顺利，心想事成！ 最近，有的小伙伴在微信群里积极给予别人帮助，有的把他们的笔记奉献出来让更多的小伙伴学习。在此，也一并感谢你们！...逻辑回归损失函数 （我的回答：对数损失，或者预测值与实际值的交叉熵损失） 1. 如果样本不均衡，需要在损失函数上做操作，该怎么处理？...写出SVM损失函数，如果过拟合，怎么参数调整C （我的回答：我写出了正则项，让他给点提示。他说合页损失，给我画了损失函数图并和LeRu做比较。...要求不能用除法，时间复杂度O（n），辅助空间O（1） 3 又问了SVM参数怎么调 4 又问了决策树怎么防止过拟合 5 问了L1，L2正则化的作用，为什么 6.
上图横坐标表示gradient norm，纵坐标表示数据分布的比例，做了对数尺度缩放，显然非常靠近y轴表示的是easy examples，非常靠近轴的表示very hard examples，中间部分的表示...由于梯度均衡本质上是对不同样本产生的梯度进行一个加权，进而改变它们的贡献量，而这个权重加在损失函数上也可以达到同样的效果，此研究中，梯度均衡机制便是通过重构损失函数来实现的。...基于此观察，论文对Smooth L1损失函数做了修正得到： ? 在论文中，。 和Smooh L1损失有相似的性质，并且梯度为： ?...所以使用GHM的思想来修正loss函数，可以得到： ? 以达到对离群点的抑制作用。GHM-R Loss对于回归梯度的修正效果如下图所示： ?...实验结论 因为GHM-C和GHM-R是定义的损失函数，因此可以非常方便的嵌入到很多目标检测方法中，作者以focal loss（大概是以RetinaNet作为baseline），对交叉熵，focal loss
然后，试试增加归一化的强度，应该能增加损失函数。 18. 查一查你的损失函数 如果你执行自己的损失函数，检查一下有没有问题，增加单元测试。...我的损失函数经常有些细小的错误，导致神经网络的运行出现细微的偏差。 19. 确认损失输入 如果你使用自己框架下的损失函数，一定要注意，输入给它的数据得符合其预期。...调整损失权重 如果你的损失函数由若干个较小的损失函数构成，它们之间的相对大小必须正确。这可能需要测试不同损失权重的组合。 21. 监测其他度量 有时候，损失函数没法最好地预测神经网络的训练是否良好。...如果可以的话，使用精度等其他度量。 22. 测试任何定制层 神经网络里，你有没有自己执行任何的层？重复检查，确保它们运行正常。 23....交给时间 可能你的神经网络需要更多时间来训练，才能做出有意义的预测。如果你的损失在稳健降低，那就再让它多训练一段时间。 32.
对一个交叉熵损失函数训练收敛的单阶段检测模型，样本梯度模长的分布统计如下图： 可以看到，绝大多数样本都是十分容易预测的（well-classified），这些可以被准确预测的样本所占的比重非常大...，正因如此图中采用对数坐标来更清楚地展示分布。...由于梯度均衡本质上是对不同样本产生的梯度进行一个加权，进而改变它们的贡献量，而这个权重加在损失函数上也可以达到同样的效果，此研究中，梯度均衡机制便是通过重构损失函数来实现的。...由于这个损失函数是为分类设计的，所以记为 GHM-C Loss。下面我们通过与传统交叉熵算是函数以及 Focal Loss 的比较，来进一步解释 GHM 的作用： 左图为样本梯度模长的分布。...中图为不同损失函数对样本梯度产生的作用，横坐标为在交叉熵（CE）损失函数下样本的梯度模长，纵坐标为新的损失函数下同样的样本新的梯度模长，由于范围较大所以依然采用对数坐标展示。
part b. （4分） 在脚本q1_softmax.py中，通过TensorFlow来构造交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）。交叉熵损失函数的公式长这个样子： ?...并在同一个脚本中的函数add_loss_op中补充好交叉熵损失函数。 请注意，使用本题之前提供的函数，而不是 Tensorflow 内建函数。...混合后的损失函数就长这样。 ? 有了混合损失函数，下面就可以开始将似然函数求最大化了（就像上面我们对交叉熵求最大化那样），高斯先验在这个过程中就会变成一个平方项的形式（L2正则化项）。 ?...正如注释[2]所描述的，它是一个对于单个样本点的损失率，然后我们对序列中全部样例的交叉熵损失值做求和（或求平均）计算，对数据集中的全部序列[4]均采取上述操作以衡量模型的性能。...，因此如果要进行最小化操作（从算术上）意味着（从几何上讲）交叉熵损失率将被最小化，就得到了在训练集上的困惑度。 在这一部分要处理的是一个非常短小的问题-所以并不需要过大的困惑度！
当使用 softmax 输出时，我们假设 o 是未归一化的对数概率。损失 L 内部计算，并将其与目标 y 比较。...由图灵机计算的函数是离散的，所以这些结果都是函数的具体实现，而不是近似。RNN作为图灵机使用时，需要一个二进制序列作为输入，其输出必须离散化后提供二进制输出。...此外，图中没有明确指定何种形式的输出和损失函数。我们假定输出是离散的，如用于预测词或字符的RNN。一种代表离散变量的自然方式是把输出 o作为每个离散变量可能值的非标准化对数概率。...这个循环网络将一个输入序列映射到相同长度的输出序列。与 x序列配对的 y 的总损失就是所有时间步的损失之和。例如，L(t) 为给定的的负对数似然，则 其中, 需要读取模型输出向量的项。...运行时间是 O(τ )，并且不能通过并行化来降低，因为前向传播图是固有循序的; 每个时间步只能一前一后地计算。前向传播中的各个状态必须保存，直到它们反向传播中被再次使用，因此内存代价也是 O(τ )。
网络中没有池化层，模型的输出与输入具有相同的时间维度。模型使用softmax层输出下一个值x_t的类别分布，使用最大对数似然方法对参数进行优化。...原因之一是类别分布更灵活，并且由于对数据的形状没有假定前提，所以它更容易对任意分布进行建模 因为原始音频通常保存为16位整数序列（每个时间步骤一个值），对每个时间步骤的所有可能值，softmax层将需要输出...即使把感受野增加到数秒长，模型也没能取得长时间的一致性，每秒的流派，乐器，音量和声音质量都有变化。...损失函数包含两项，一项是下一个样本的预测损失，另一项是数据帧分类损失，两项损失比单项损失的泛化能力更好，在测试集上获得了18.8 PER，据我们所知，这是从TIMIT原始音频直接训练的模型中获得最佳分数...感受野的增加对建模音频信号的长时依赖非常重要。我们还展示了WaveNet如何基于其他输入进行全局（例如，说话人身份）和局部（例如，语言学特征）条件建模。
如果模型的特征非常多，我们希望做一些特征选择（即把一些不重要的特征过滤掉），这个时候也可以考虑用l1正则化。...这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而{‘newton-cg’, ‘lbfgs’,‘sag’}这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数。而‘liblinear’并没有这个依赖。...random_state:随机种子的设置，默认是None,如果设置了随机种子，那么每次使用的训练集和测试集都是一样的，这样不管你运行多少次，最后的准确率都是一样的；如果没有设置，那么每次都是不同的训练集和测试集...solver:用来指明损失函数的优化方法，默认是‘liblinear’方法，sklearn自带了如下几种： 参数值 优化方法 liblinear 使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数 lbfgs 拟牛顿法的一种...，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数 newton-cg 也是牛顿法法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数 sag 即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，是一种线性收敛算法
结构(每个原子附近的键距离和键角)，并且我们不会过度参数化这些预测 我们使用MPNN和自我注意网络联合预测它们 通过使用最优传输，GEOMOL只需要最小化对数似然损失，就能找到和真实构象的最佳匹配 我们在两个基准上进行实验...为了生成不同的构象，我们将随机高斯噪声附加到每个初始节点，并使用基于最佳传输的损失函数进行训练。...2.4多样构象生成的最优传输(OT)损失函数 单个构象的损失 假设我们预测单个构象C，基于所有LS和扭转角预测，确定地计算所有1/2/3-hop和扭转角，如果相应的真值已知，我们将这些量输入负对数似然损失...图6 引入匹配损失来区分对称图节点，两组中的氢预测都有明显改善 3 实验结果 结果和讨论 结果如表1和表2所示，GEOMOL在测试时可以使用不同的噪声标准运行，这取决于用于对哪个度量指标感兴趣。...正如预期的那样，拥有更多的可旋转键会使问题变得更加困难，这会影响所有基线方法，但GEOMOL保持了合理的覆盖范围，甚至更多困难分子。 运行时间 图7显示了构象生成的测试运行时间。
在这种情况下，我们通常会优化代理损失函数(surrogate loss function)。代理损失函数作为原目标的代理，还具备一些优点。例如，正确类别的负对数似然通常用作0-1损失的代替。...负对数似然允许模型估计给定样本的类别的条件概率，如果该模型效果好，那么它能够输出期望最小分类误差所对应的类别。在某些情况下，代理损失函数比原函数学到的更多。...例如，使用对数似然替代函数时，在训练集上的0-1损失达到0之后，测试集上的0-1损失还能持续下降很长一段时间。...对于很多硬件设施，这是批量大小的限制因素。在某些硬件上使用特定大小的数组时，运行时间会更少。尤其是在使用GPU时，通常使用2的幂数作为批量大小可以获得更少的运行时间。...因为梯度估计的高方差，小批量训练需要较小的学习率以保持稳定性。因为降低的学习率和消耗更多步骤来遍历整个训练集都会产生更多的步骤，所以会导致总的运行时间非常大。
下面我们再以人民币二分类的实验中的交叉熵损失为例子，看看损失函数是如何创建和使用的，背后的运行机制又是什么？哈哈哈，下面就得来一波调试了。...看这里也是调用的 forward 函数，我们把程序运行到 547 行，再次步入，看看损失函数的 forward 长啥样： ?...这就是损失函数的初始化和使用方法的内部运行机制了。...那么熵的公式长这样： 原来这个熵是自信息的一个期望， 那么就得先看看自信息是什么东西？下面是自信息的公式： 这个比较好理解了，就是一个事件发生的概率，然后取对数再取反。...「4 nn.PoissonNLLLoss」 功能：泊松分布的负对数似然损失函数，分类里面如果发现数据的类别服从泊松分布，可以使用这个损失函数 ?
权值求解 2.1 代价函数（似然函数） 2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？...如果使用平方损失作为损失函数，损失函数如下 其中 表示真实值， 表示预测值。...在逻辑回归中，我们最常用的损失函数为对数损失函数，对数损失函数可以为LR提供一个凸的代价函数，有利于使用梯度下降对参数求解。为什么对数函数可以做到这点呢？...我们先看一下对数函数的图像： 蓝色的曲线表示的是对数函数的图像，红色的曲线表示的是负对数 的图像，该图像在0-1区间上有一个很好的性质，如图粉红色曲线部分。...从预测的角度考虑，这种方式需要运行的分类器非常多，而无法降低每个分类器的预测时间复杂度，因此预测的开销较大。
交叉熵损失函数在计算中通常会涉及对数运算，而对数函数在定义域上有限制。对数函数的定义域是正实数，即输入值必须大于零。 在李沐老师的本节中，如果交叉熵损失函数的计算结果中包含负数或零，将会导致问题。...这是因为对数函数在定义域之外没有定义，尝试对负数或零进行对数运算将会导致错误或异常。 特别是在计算softmax函数的交叉熵损失时，可能会遇到这样的问题。...当预测值与真实值之间存在较大的差异时，交叉熵损失函数的计算结果可能会出现负数或零。这将导致对数运算无法进行，进而影响整个损失函数的计算。...可以在对数函数的输入上加上一个较小的常数，例如（如10的-8次方），以确保避免出现负数或零。这样可以避免对数函数在定义域之外的值上计算，确保损失函数的计算结果正确。...在交叉熵损失函数中，添加了平滑项（如10的-8次方）以确保避免对数函数的定义域问题。
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