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文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunc

Task1：赛题解析&背景入门思考引导（前言）RNA干扰（RNAi）RNA干扰（RNAi）是一种天然存在的基因表达调控机制，通过小干扰RNA（siRNA）等分子来沉默特定基因的表达。这一机制在细胞中起着重要作用，能精确地抑制目标基因的表达，从而减少相应蛋白质的产生。siRNA通过与靶mRNA结合，诱导RNA诱导沉默复

一、概述在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（groundtruth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输出情形和多输出情形，在

Autoencoder算法是一种常见的基于神经网络的无监督学习降维方法（其他常见降维方法）。文章目录一、Autoencoder简介二、Autoencoder无监督异常检测三、利用Antoencoder检测信用卡欺诈四、完整代码一、Autoencoder简介Autoencoder，中文称作自编码器，是一种无监督式学习模

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作者团队来自加州大学伯克利分校（UCBerkeley）和加州大学旧金山分校（UCSF）。论文主要探讨了在MAE的解码中，图像patch之间的依赖性，并提出了一种新的预训练框架CrossMAE。论文的主要贡献包括：提出了CrossMAE框架，其解码器仅利用掩码和可见标记之间的交叉注意力，而不使用掩码标记之

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前言 Meta研究者提出了一种改进思路，利用SAM的掩码图像预训练(SAMI)。这是通过利用MAE预训练方法和SAM模型实现的，以获得高质量的预训练ViT编码器。这一方法降低了SAM的复杂性，同时能够保持良好的性能。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公

MAE这篇论文在2022年发表，当年比较火。起因是nlp一直有非常棒的预训练模型，比如bert。那么cv能不能仿照一下也得到很棒的模型呢？为此，研究开始了。参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/439554945  模型的结构简单易懂，就是mask一些像素块，将没有mask的像素块作为encoder的输入

线性回归模型评价指标解析(文章目录)前言线性回归是统计学中一种常见的方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在实际应用中，我们常常需要对线性回归模型的性能进行评估，以了解模型的拟合程度和预测能力。本文将介绍线性回归中几种常见的模型评价指标，包括均方误差（MeanS

1.介绍论文：(2020)Neuralnetworksforfacialageestimation:asurveyonrecentadvances.地址：http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w针对问题：软生物识别技术在现实世界中的应用日益增多，已成为研究人员感兴趣的一个新领域。它包括对年龄、性别、伤疤、

importosimporturllib.requestimportzipfilefrompprintimportpprintimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportkerasaskdefset_session(device_count=None,seed=0):gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True)ifdevice_

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介绍transfomer在NLP领域的应用已经非常广泛，但是在CV领域的应用还比较少，主要是因为CV领域的数据是二维的，而transfomer是基于序列的，因此需要将二维数据转换成序列数据，这就是ViT的由来。ViT是将图像分割成一个个patch，然后将patch展开成序列，再输入到transformer中，这样就可以将transf

本文分享自华为云社区《基于卷积神经网络的MAE自监督方法》，作者：Hint。图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。MAE全称是MaskedAutoencoders,是由何凯明提出的自监督预训练方法，借鉴了BERT的预训练任务，将输入图片

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Transformer近年来已成为视觉领域的新晋霸主，这个来自NLP领域的模型架构为何能闯入CV界秒杀CNN？自提出之日起，Transformer模型已经在CV、NLP以及其他更多领域中「大展拳脚」，实力冲击CNN。Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络

前言 在自监督预训练中，是否数据越多越好？数据增广是否始终有效？本文转载自PaperWeekly作者|诺亚方舟实验室仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全

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Pretitle:MAGE:MAskedGenerativeEncodertoUnifyRepresentationLearningandImageSynthesisaccepted:CVPR2023paper:https://arxiv.org/abs/2211.09117code:https://github.com/LTH14/mageref:https://mp.weixin.qq.com/s/AfWWwrEpYAHI03tIzVxMiQ关键词：Repre

前言 本文介绍一下最近被ICML2023接收的文章：ACloserLookatSelf-SupervisedLightweightVisionTransformers.文章聚焦在轻量级ViT的预训练上，相当于为相关方向的研究提供了一个benchmark，相关的代码与模型也都会开源，方便后续大家在这一方向上继续探索。文章的研究也打破

主要目的：1、从keras的数据集中加载波士顿房价数据，注意需要做数据的标准化。2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分好的测试集的数据验证模型，训练迭代100次（不需要K折验证）。3、获取训练过程中的训练mae值、验证mae值，并使用matplotlib来绘制mae值变化