逻辑库/逻辑文件：给用户看的（即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴） 物理库/物理文件：存储在计算机中的（即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。） 一个服务器有多个实例(port）&…

MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品，并非独立的中间件，只能算作中间层，是以Jar包方式提供给应用调用。属于JDBC Shard的思想，网上也有很多其它类似产品。 另外，网上有关于TDDL的图，如http://www.tuicool.c…

目录 产生背景： TDDL原理 三层数据源做了什么 TDDL工作流程 TDDL架构 TDDL的主备切换 读写分离 水平拆分 拆分表的数据库访问 路由规则 查询优化 并行优化 最佳实践 全局ID sequence如何解决主键递增重复问题 产生背景： 单一数据库无法满…

原理 在分类任务中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，首先给出交叉熵的计算公式： 二分类中： L 1 N ∑ i L i 1 N ∑ i − [ y i l o g ( p i ) ( 1 − y i ) ⋅ l o g ( 1 − p i ) ] \mathcal{L}\frac1{N}\sum_{i}L_i\frac1{N…

BCE（Binary CrossEntropy）损失函数 图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结 图像二分类问题—>多标签分类 二分类是每个AI初学者接触的问题&#xf…

根据index计算loss class Our_CrossEntropy(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Our_CrossEntropy, self).__init__()def forward(self, pre, target, ignore_index-100):# 考虑igore_indexmask (pre ! ignore_index) filter_x pre[mask]filter_y target[mask]if f…

目录 关于torch.nn.CrossEntropyLoss() 数学原理 关于熵 数学公式 pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss() torch.nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵函数的使用 类别索引 代码示例 结果 关于ignore_index 类别概率（独热编码属于此类） 代码示例…

在深度学习模型的部署中，量化技术是一个至关重要的环节，特别是在资源受限的设备上（如移动设备或嵌入式系统）进行推理时。量化不仅可以减少模型的计算开销，还能显著降低模型的内存占用，从而提升模型的部署效…

Configurational entropy 是热力学和统计力学中的一个重要概念，它描述的是系统中由于其微观状态排列（即配置）导致的不确定性或混乱程度。不同于热力学中的热熵（thermal entropy），它特指那些与系统中的粒子、…

nn.CrossEntropyLoss是nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的整合，其中nn.LogSoftmax是nn.Softmax与torch.log的整合。 1、输入一维 import torch import torch.nn as nn# 此处假设batch_size 1 x_input torch.randn(3, 4) # 随机生成输入，预测3个对象、4个类…

交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵(Cross Entropy Loss)。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52864830 总结：　熵是…

使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下： import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() loss = criterion(output, target) 即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。 那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？ nn.C…

tensorRT的Entropy Calibration的伪代码，具体流程如下： for循环：遍历所有可能的分割点，从128到2048reference_distribution_P：将原始直方图bins按照当前分割点i进行切割，得到左侧的i个bin。outliers_count…

文章目录 1. 理论知识2. 代码 1. 理论知识 我们需要关注那些按常理来说不太可能发生的事情。『信息量』就是用来度量事件的不确定性， 事件包含的信息量应与其发生的概率负相关 。假设 X X X是一个离散型随机变量，它的取值集合为 { x 1 , x 2 , . . . ,…

来源： AINLPer微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-12-22 引言 在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数： nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是…

分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。 基本推导过程 提到交叉熵，脑子里就会出现这个公式： L = − [ y ∗ l o g y ^ + ( 1 − y ) ∗ l o g ( 1 − y ^ ) ] L=-[y*log\hat{y}+(1-y)*log(1-\hat{y})] L=−[y∗logy^​+(1−y)∗log(1−y^​)] 然后，脑…

目录 一.概念引入 1.损失函数 2.均值平方差损失函数 3.交叉熵损失函数 3.1信息量 3.2信息熵 3.3相对熵 二.交叉熵损失函数的原理及推导过程 表达式 二分类 联立 取对数 补充 三.交叉熵函数的代码实现 一.概念引入 1.损失函数 损失函数是指一种将一个事件&#x…

写在前面 分类问题和回归问题是监督学习的两大种类：分类问题的目标变量是离散的；回归问题的目标变量是连续的数值。 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。 回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测…

本文是Rami Khushaba视频《Measuring Signal Complexity/Regularity》的笔记，内容略有补充，推荐看视频。 熵是一个重要的概念，它帮助量化系统的无序或混乱程度。通过了解熵，可以深入认识诸如脑电图（EEG）、心…

一、离散随机变量 设为离散型随机变量的所有可能值；而是取的概率，即 则称为(离散)随机变量的概率分布，而且它满足下面的条件： 在现实中，通常这个随机变量的取值个数是可数的。这里假设随机变量的取值个数为个&#xff…