关注“SIGAI公众号”，选择“星标”或“置顶” 原创技术文章，第一时间获取 ---- ---- 机器学习中的目标函数总结 SIGAI 几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。...一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。 本文介绍机器学习中若干典型的目标函数构造方法，它们是对问题进行建模的关键环节。...计算机视觉中的目标检测问题是典型代表。算法要找出图像中所有给定类型的目标，判断它们的类别，确定其位置与大小。...对于目标检测问题，算法要找出图像中各种大小、位置、种类的目标，即要同时判断出每个目标的类型以及目标所在的位置、大小。 ?...第二项是预测函数的正则化项，用于控制预测函数的复杂度。第三项是流形正则化项，用于实现流形假设，即有标签样本与无标签样本分布在同一个流形上。其中H为再生核希尔伯特空间， ? 和 ? 是正则化项系数。
如果你对最优化算法感兴趣，可以阅读SIGAI之前的公众号文章“理解梯度下降法”，“理解牛顿法”，“理解凸优化”，“机器学习中的最优化算法总结”。本文的侧重点是对目标函数的构造进行总结。...例如，用强化学习来实现自动驾驶，要根据当前的路况来决定怎么开车，这里的路况就是状态，开车就是动作，通过控制汽车去我们想去的目的地，这就是目标。...例如对于目标检测问题，其目目标是检测出图像中各种大小、各种位置、各种类写的目标，即要同时判断出每个目标的类型（是人，是车，还是其他类型的东西）以及目标所在的位置、大小: image.png 目标的位置和大小一般用一个矩形框来定义目标...后半部分为人脸验证损失，其目标是同一个人的特征向量尽量接近，不同人的特征向量尽量距离得远。...以等距映射为例，它采用了测地距离来构造损失函数，投影到低维空间之后，要保持这种距离信息，由此得到优化目标函数为： image.png 流形学习的原理在之前的SIGAI公众号文章“流形学习概述”中已经介绍
会去回答这样的问题：为什么将均方差（MSE）和交叉熵损失分别作为回归和分类任务的目标函数？为什么增加一个正则项是有意义的？...所以，写作这篇博文的意义在于，通过对目标函数的考察，人们可以理解神经网络工作的原理，同时也就可以理解它们为何在其他领域却无法发挥作用。 ?...那么，神经网络的概率解释与其目标函数之间是否存在联系呢？...根据这部分衍生讨论的内容，我们可以明显看到，神经网络的目标函数（在确定参数的 MLE 似然度过程中形成）可以以概率的方式来解释。...对θ使用均值为 0 的高斯先验概率与把 L2 正则化应用到目标函数上是一致的（确保了有很多小权重），然而在θ上使用一个拉普拉斯先验概率与把 L1 正则化应用到目标函数上是一致的（确保很多权重的值为 0）
：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明：...那是不是我们的目标就只是让loss function越小越好呢？还不是。这个时候还有一个概念叫风险函数(risk function)。...但是我们是有历史数据的，就是我们的训练集，f(X)关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，所以我们的目标就是最小化经验风险。 到这里完了吗？还没有。...这个时候就定义了一个函数J(f)，这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也叫正则化(regularization)。常用的有L1， L2范数。...到这一步我们就可以说我们最终的优化函数是： 即最优化经验风险和结构风险，而这个函数就被称为目标函数 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140508.
判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性
var flag = true; function onlyOne() { if(flag) { "这里是要执行的代码"; } flag = false//该方法是控制函数仅执行一次...因为flag是全局变量 onlyOne()函数执行一次后flag就变成false了 函数就执行不了了
导读 在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别，当然，嘿嘿，初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢？那么今天咱们就把这样的问题解决了！...损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失，公式可以表示为： ? 当然，只是举个例子，如果较真的话，还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总的成本函数，一般针对整体，根据上面的例子，这里的成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛的称呼，我们一般都是先确定目标函数，然后再去优化它。...比如在不同的任务中，目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数（增强学习） 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本
关键要点 使您希望轻松选择的元素变大并将其放置在靠近用户的位置。 这个法则特别适用于按钮，这些元素的目的是很容易找到和选择。...起源 1954年，心理学家保罗费茨检验人体运动系统，发现移动到目标所需的时间取决于距离，但与其大小成反比。根据他的法律，由于速度精度的折衷，快速移动和小目标会导致更高的错误率。...尽管存在Fitts定律的多种变体，但都涵盖了这个想法。Fitts定律广泛应用于用户体验（UX）和用户界面（UI）设计。...例如，这项法律影响了制作大型交互式按钮的惯例（特别是在手指操作的移动设备上） - 较小的按钮更难以点击（且耗时）。同样，用户的任务/关注区域和任务相关按钮之间的距离应尽可能短。
[ELSE result] END 在第一个方案的返回结果中， value=compare-value。而第二个方案的返回结果是第一种情况的真实结果。...NULL，则IF() 函数的结果类型 为非NULL表达式的结果类型。...expr1 作为一个整数值进行计算，就是说，假如你正在验证浮点值或字符串值， 那么应该使用比较运算进行检验。...这或许不是你想要的情况。在第二个例子中，比较检验了原始浮点值，目的是为了了解是否其为非零值。比较结果使用整数。...； 在这个例子中，测试列的类型为 CHAR(4)。
TGM对目标和搜索区域的特征以及它们在主干中的相互作用进行编码，相当于让网络更关注于与目标相关的instance，后面几篇文章也用了不同的方法来实现这个目的。...f\_{out} 是 1×1×c 的卷积将通道数变回为c，这个过程不使用正则化和激活函数。...车牌在长期跟踪过程中消失了一段时间，当车牌再次出现的时候，其他跟踪算法就再也无法恢复跟踪了，而没有累计误差的 GlobalTrack不受前面的影响立刻跟踪到了目标。...6.总结 这几篇文章的一个共同思路都是融合了Siamese架构和目标检测框架，将目标实例信息以各种形式加入待检测图像中，从而将class-level的通用检测转变成instance-level的实例检测...借助目标检测对尺度，形变等复杂条件的优越性来解决跟踪中的问题，同时将跟踪转变成one-shot的检测任务也避免了更新带来的漂移（第一篇里面使用了MAML进行更新，主要原因猜测是单纯往RPN中融合目标信息还不够
写api接口时一般会在控制器中简单验证参数的正确性。 使用yii只带验证器（因为比较熟悉）实现有两种方式（效果都不佳）。 针对每个请求单独写个Model , 定义验证规则并进行验证。...缺点：写好多参数验证的Model 类。 使用独立验证器 中提到的$validator- validateValue() 方法直接验证变量值。缺点：写实例化很多验证器对象。...有么有“一劳永逸”的做法，像在Model 中通过rules 方法定义验证规则并实现快速验证的呢？有！...从验证规则中获取可赋值的属性。 验证模型 进行验证和存储验证错误消息。 使用魔术方法获取参数验证模型 中的验证错误消息。 <?
现在有一张用户表，用户名可以为null，查询用户的时候，若用户名为空则为匿名，否则为实际的name 1.用最简单的IFUNLL函数实现如下： select passwd,IFNULL(name...,"匿名") as 'name' from users 2.使用IF函数实现如下 select passwd,IF(name is not null,name,"匿名") as 'name...' from users 3.使用CASE....WHEN...THEN函数实现如下 SELECT passwd, CASE WHEN name is not NULL THEN name...ELSE '匿名' END as 'name'FROM users 当然，IF和CASE....WHEN...THEN函数的功能不仅仅如此，实际使用过程中看你的实际问题选择对应的函数，会达到事半功倍的效果
GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。...幸运的是，在参数空间的维数非常高的情况下，阻碍目标函数充分优化的局部最小值并不经常出现，因为这意味着对象函数相对于每个参数在训练过程的早期都是凹的。...在这里我们看到一个目标函数和它的导数（梯度）： ?...RMSProp 像工程中的其它事物一样，我们一直在努力做得更好。RMS prop 试图通过观察关于每个参数的函数梯度的相对大小，来改善动量函数。...它最好以 0.9 的 β_1 和 0.999 的 β_2 开头。 总结 优化目标函数的算法有相当多的选择。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。...直接看修改后的代码：eval.py """Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch...the official MATLAB eval code. -------------------------------------------------------------- 由于我标注的数据集中很少有...nomask（即不戴口罩的），因此nomask的AP较低也很正常。
然而，注意到这些锚框中没有一个完美匹配图像中的实际物体。由于我们只使用一种形状和大小的锚框，它无法捕捉到不同尺寸和宽高比的物体。因此，仅靠这种方法不足以进行准确的目标检测。...尺度不变性（有效检测小和大物体） 目标检测中的一个巨大挑战是物体有不同的尺寸。有些物体可能小而远，而有些物体可能大而近。...在目标检测中生成锚框 一旦确定了锚框的大小和宽高比，我们生成多个不同大小和变化的锚框。...在推理过程中如何生成锚框？ 生成锚框的确切方法取决于所使用的目标检测算法。...【参考资料】 终于理解目标检测中的锚框（2D和3D）：https://www.thinkautonomous.ai/blog/anchor-boxes/ 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
提取区域建议后，对输入图像中对应的位置进行裁剪，送入下一个神经网络进行分类，假设有N个目标类。这个网络预测在那个位置上存在什么物体。...步骤2看起来非常简单，因为它可以归结为图像分类，即将目标物体分成N个类别中的一个。 让我们深入研究第1步。 (a) 这个神经网络如何预测这些目标的位置？...解决方案(1) —— 单目标检测：让我们使用最简单的情况，在一个图像中找到一个单一的物体。给定一个图像，神经网络必须输出物体的类以及它的边界框在图像中的坐标。...现在我们知道如何用一个神经网络来预测多个目标。但是等一下，我们如何计算这个输出为4x4xn的cell的损失呢？ 现在让我们深入到输出层使用的N个滤波器中。...每个filter位置有三个boxes —— 一个是3x3(橙色)，一个是1x3(蓝色)，另一个是3x1(绿色) 正如我们前面看到的，输出是anchor框的函数，因此如果参考/anchor的数量改变，输出的大小也会改变
php Header PHP_AUTH_USER PHP_AUTH_PW 用户验证 在php中，可以使用Header函数做一些有趣的事情，用户验证就是其中一个很有意思的功能。...为了获取从这个对话框中传来的用户名和密码，需要用到php提供的两个特殊变量PHP_AUTH_USER和PHP_AUTH_PW，要这样使用这两个特殊变量好像需要在php.ini中设置相关的选项，不然就只能像下面这样引用...在 Apache 模块的 PHP 脚本中，可以用 header() 函数来向客户端浏览器发送“Authentication Required”信息，使其弹出一个用户名/密码输入窗口...1.这段代码必须放到程序的开始,且在其开始执行之前不能有任何输出(若有输出则 需要使用输出缓冲函数才行). 2.PHP的HTTP认证机制仅在PHP以Apache模块方式运行时才有效,这个容易理解,它本身是...(不能是单引号);在HTTP/1.0和401之间必须有且仅有一个空格. 4.在上面列子中,仅输出了用户名和密码,而在实际系统中则可按照登录验证流程进行与数据库或其他方式进行判断和验证. 5.从PHP4.3.0
scanf函数 %[*][数据宽度][长度]类型 其中[]中的是选填 [*]表示该输入项，读入后不赋值给变量。...,&a,&b); 输入456789 第一个%3d获取输入的456789的截取前三位，后面的%3d就获取后面的三位。...、八进制、十六进制整数 u 输入一个无符号十进制整数 f 、e或E、 g或G 输入一个小数形式或指数形式的浮点数 c 输入一个字符 s 输入一个字符串 printf函数 %[标志字符][数据宽度]....，实际数据超过规定宽度时，按照实际数据输出，否则则以空格或者0补齐 精度 对类型格式控制符f和s有效 f型 表示小数位数 s型输出字符个数，实际数据超出后截取。...f 用来输出实数 o 以八进制整数形式输出 s 用来输出字符串 x和X 以十六进制形式输出整数 E和e 以指数形式输出 G和g 以%f和%e中宽度短的输出 p 输出指针
视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN...目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。...该论文的主要贡献在于： （1）通过实验验证了upsampling对提高小目标检测的效果 （2）提出了一种Scale Normalization for Image Pyramids的方法 （3）提出一个思想...然而作者通过实验发现，在MST中，对于极大目标和过小目标的检测效果并不好，但是MST也有一些优点，比如对一张图片会有几种不同分辨率，每个目标在训练时都会有几个不同的尺寸，那么总有一个尺寸在指定的尺寸范围内...所以，该论文做了一个验证性实验，分别使用ResNet50和ResNet101作为backbone，改变最后一个stage中每个3*3 conv的dilation rate。
总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...计算交叉验证指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。...预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。...，因为其提供了细致的训练 / 测试划分的数量和样例所占的比例等的控制。...基于类标签的交叉验证迭代器 一些分类问题在目标类别的分布上可能表现出很大的不平衡性：例如，可能会出现比正样本多数倍的负样本。
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