40 深度学习（四）：卷积神经网络|深度可分离卷积|colab和kaggle的基础使用

文章目录

  • 卷积神经网络
    • 为什么要卷积
    • 卷积的具体流程
    • 池化
    • tensorflow代码
  • 深度可分离卷积
    • 原理介绍
    • 计算量对比
    • 代码
    • 参数计算例子
  • colab 和 kaggle
    • colab
    • kaggle
    • 如何在colab上使用kaggle的数据

卷积神经网络

卷积神经网络的基本结构 1：
(卷积层+(可选)池化层) * N+全连接层 * M（N>=1,M>=0）
卷积层的输入和输出都是矩阵，全连接层的输入和输出都是向量，在最后一层的卷积上，把它做一个展平，这样就可以和全连接层进行运算了，为什么卷积要放到前面，因为展平丧失了维度信息，因此全连接层后面不能再放卷积层。

卷积神经网络的基本结构 2：
(卷积层+(可选)池化层)N+反卷积层K
反卷积层用来放大，可以让输出和输入一样大，当输出和输入一样大时，适用场景是物体分割（因为我们就是要确定这个点属于哪一个物体）。

为什么要卷积

一般从两个角度进行回答这个问题：

  1. 参数过多内存装不下，比如说：图像大小 10001000 一层神经元数目为 10^6
    ，而如果采用全连接的话，全连接参数为 1000    1000*10^ 6=10^12， 一层就是 1 万亿个参数，内存是装不下这么多参数的。
  2. 参数过多容易过拟合，计算资源不足与容易过拟合,发生过拟合，我们就需要更多训练数据，但是很多时候我们没有更多的数据，因为获取数据需要成本。

而卷积通过使用参数共享的方法进行解决这种相关的问题。

主要的理论支持：

  1. 局部连接：图像的区域性—爱因斯坦的嘴唇附近的色彩等是相似的
  2. 参数共享与平移不变性：图像特征与位置无关—左边是脸，右边也是脸，这样无论脸放在什么地方都检查出来，刚好可以解决过拟合的问题（否则脸放到其他地方就检测不出来）

可参考链接

卷积的具体流程

这边由于在之前的博客也已经介绍过了，这边就不再介绍，但是会进行相关的参数介绍，到后面的代码当中需要我们去计算相关的层数 以及 相关的shape和参数的数目，到时候会体会的更深。

参数计算流程：链接

这边搬运一下计算公式：
在这里插入图片描述
这个只是长宽，这边给出计算例子，如果有不太清楚的人，到时候可以可移步到代码部分进行学习：

格式：(B,H,W,C)输入:(B,H,W,C)
kennel-size(3,3) stride=(1,1) padding=0 filter=32
输出:(B,((H-3+0)//1)+1,((W-3+0)//1)+1,filter) 
参数的数目:kennel-size*通道*filter（个数）+ 偏置 = 3*3*C*32 + 32

卷积和池化的流程：链接

池化

卷积和池化的流程：链接

池化： 池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出。本质是降采样，可以大幅减少网络的参数量。
池化技术的本质：在尽可能保留图片空间信息的前提下，降低图片的尺寸，增大卷积核感受视野，提取高层特征，同时减少网络参数量，预防过拟合。简单来说：等比例缩小图片，图片的主体内容丢失不多，依然具有平移，旋转，尺度的不变性，简单来说就是图片的主体内容依旧保存着原来大部分的空间信息。

一般池化也分为几种：
最大值池化：能够抑制网络参数误差造成的估计均值偏移的现象。
平均值池化：主要用来抑制邻域值之间差别过大，造成的方差过大。

特点

  1. 常使用不重叠、不补零
  2. 没有用于求导的参数
  3. 池化层参数为步长和池化核大小
  4. 用于减少图像尺寸,从而减少计算量
  5. 一定程度平移鲁棒，比如一只猫移动了一个像素的另外一张图片，我们先做池化，再做卷积，那么最终还是可以识别这个猫。
  6. 损失了空间位置精度

tensorflow代码

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import os# 数据准备
# -----------------------------------------------------------------------------
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
x_valid, x_train = x_train_all[:5000], x_train_all[5000:]
y_valid, y_train = y_train_all[:5000], y_train_all[5000:]
print(x_valid.shape, y_valid.shape)
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)
scaler = StandardScaler()
# 注意这边和之前的不一样，这边最后面的reshape变成了28，28，1，相比于之前多了个1，符合基础的形状（B，H，W，C）
x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 28, 28, 1)
x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 28, 28, 1)
# -----------------------------------------------------------------------------# 模型准备
# -----------------------------------------------------------------------------
model = keras.models.Sequential()
#添加卷积层，filters输出有多少通道，就是有多少卷积核，kernel_size卷积核的大小，
# padding是否加上padding，same代表输出和输入大小一样，1代表通道数目是1
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='selu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
#添加池化层，pool_size是窗口大小，步长默认和窗口大小相等
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
#为了缓解损失，所以filters翻倍
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='selu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax"))model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer = "sgd", metrics = ["accuracy"])
model.summary()
# -----------------------------------------------------------------------------

输出：

Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
下载过程略
(5000, 28, 28) (5000,)
(55000, 28, 28) (55000,)
(10000, 28, 28) (10000,)
Model: "sequential"
_________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================conv2d (Conv2D)             (None, 28, 28, 32)        320       conv2d_1 (Conv2D)           (None, 28, 28, 32)        9248      max_pooling2d (MaxPooling2  (None, 14, 14, 32)        0         D)                                                              conv2d_2 (Conv2D)           (None, 14, 14, 64)        18496     conv2d_3 (Conv2D)           (None, 14, 14, 64)        36928     max_pooling2d_1 (MaxPoolin  (None, 7, 7, 64)          0         g2D)                                                            conv2d_4 (Conv2D)           (None, 7, 7, 128)         73856     conv2d_5 (Conv2D)           (None, 7, 7, 128)         147584    max_pooling2d_2 (MaxPoolin  (None, 3, 3, 128)         0         g2D)                                                            flatten (Flatten)           (None, 1152)              0         dense (Dense)               (None, 128)               147584    dense_1 (Dense)             (None, 10)                1290      =================================================================
Total params: 435306 (1.66 MB)
Trainable params: 435306 (1.66 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_________________________________________________________________

需要值得关注的点就是上文所展示的参数的数目，以及相对应的每一层参数的大小，这边虽然不需要我们自己进行填写，但是也需要了解。

然后就是开始训练：

# 存储训练的参数
# -----------------------------------------------------------------------------
logdir = './cnn-selu-callbacks'
if not os.path.exists(logdir):os.mkdir(logdir)
output_model_file = os.path.join(logdir, "fashion_mnist_model.h5")callbacks = [keras.callbacks.TensorBoard(logdir),keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file,save_best_only = True),keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-3),
]history = model.fit(x_train_scaled, y_train, epochs=10, validation_data=(x_valid_scaled, y_valid), callbacks = callbacks)
# -----------------------------------------------------------------------------# 绘图
# -----------------------------------------------------------------------------
def plot_learning_curves(history):pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(8, 5))plt.grid(True)plt.gca().set_ylim(0, 1)plt.show()plot_learning_curves(history)
# -----------------------------------------------------------------------------# 评估模型
model.evaluate(x_test_scaled, y_test, verbose = 0)

输出：

Epoch 1/10
1719/1719 [==============================] - 23s 7ms/step - loss: 0.4335 - accuracy: 0.8442 - val_loss: 0.3615 - val_accuracy: 0.8728
······
Epoch 10/10
1719/1719 [==============================] - 11s 6ms/step - loss: 0.0748 - accuracy: 0.9746 - val_loss: 0.2589 - val_accuracy: 0.9190
图片见下
[0.2659706473350525, 0.9179999828338623]

在这里插入图片描述
selu相比于relu来说，他的效果更好，但是对于gpu不适合计算ex的函数，所以他的计算来说就会很慢。

深度可分离卷积

深度可分离卷积是对于卷积的再一次升级，你可以看到其的所需要的参数量更加的小了，这个体会可以放到后面的代码环节进行体会。

原理介绍

整个流程的过程，先按照图片进行介绍，一共是分为两步：

第一步：考虑的是图片本身的属性，他把图片按照通道进行分开，一层通道用一个kennel-size，然后使用kennel-size对一层一层进行卷积，得到同等通道的图，然后进行下一步。
在这里插入图片描述
第二步考虑的是通道的属性，将上一步的输出考虑上通道的属性，按照1 * 1 * C的kennel-size进行卷积，并且搭配上多个filter进行后面的升维计算。
在这里插入图片描述
最后得到升维后的特征图片。

计算量对比

首先参数对比一般会先忽略掉偏置项b，因为相比之下偏置项b的量级太小：

对于普通的卷积来说，他的计算量需求：(kennel-size * kennel-size * H的滑动次数 * W的滑动次数 * C * filter)

而对于深度可分离卷积来说，他的计算量由两部分组成：
第一部分深度可分离：（kennel-size * kennel-size * H的滑动次数 * W的滑动次数 * C）

第二部分1 * 1 卷积：（1 * 1 * filter * H的滑动次数 * W的滑动次数）

两部分相加之后计算量会小于卷积，原因就是正常情况下我们的filter取的值是越来越大，甚至十分大的，所以这种的效果会更加好。

而相同的进行参数量对比，相信学习过上面的原理，大家也可以轻易写出相关的比较式子，这边留给大家。

参数量计算后面也会给出计算例子

代码

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import os# 数据准备
# -----------------------------------------------------------------------------
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
x_valid, x_train = x_train_all[:5000], x_train_all[5000:]
y_valid, y_train = y_train_all[:5000], y_train_all[5000:]
print(x_valid.shape, y_valid.shape)
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)
scaler = StandardScaler()
# 注意这边和之前的不一样，这边最后面的reshape变成了28，28，1，相比于之前多了个1，符合基础的形状（B，H，W，C）
x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 28, 28, 1)
x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 28, 28, 1)
# -----------------------------------------------------------------------------# 模型准备
# -----------------------------------------------------------------------------
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='selu', input_shape=(28, 28, 1)))
#这里就是深度可分离卷积
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='selu'))
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='selu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax"))model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer = "sgd", metrics = ["accuracy"])
model.summary()
# -----------------------------------------------------------------------------

输出：

Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
下载过程略
(5000, 28, 28) (5000,)
(55000, 28, 28) (55000,)
(10000, 28, 28) (10000,)
Model: "sequential"
_________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================conv2d (Conv2D)             (None, 28, 28, 32)        320       separable_conv2d (Separabl  (None, 28, 28, 32)        1344      eConv2D)                                                        max_pooling2d (MaxPooling2  (None, 14, 14, 32)        0         D)                                                              separable_conv2d_1 (Separa  (None, 14, 14, 64)        2400      bleConv2D)                                                      separable_conv2d_2 (Separa  (None, 14, 14, 64)        4736      bleConv2D)                                                      max_pooling2d_1 (MaxPoolin  (None, 7, 7, 64)          0         g2D)                                                            separable_conv2d_3 (Separa  (None, 7, 7, 128)         8896      bleConv2D)                                                      separable_conv2d_4 (Separa  (None, 7, 7, 128)         17664     bleConv2D)                                                      max_pooling2d_2 (MaxPoolin  (None, 3, 3, 128)         0         g2D)                                                            flatten (Flatten)           (None, 1152)              0         dense (Dense)               (None, 128)               147584    dense_1 (Dense)             (None, 10)                1290      =================================================================
Total params: 184234 (719.66 KB)
Trainable params: 184234 (719.66 KB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_________________________________________________________________

然后就是开始训练模型

# 存储训练的参数 和 训练模型
# -----------------------------------------------------------------------------
logdir = './separable-cnn-selu-callbacks'
if not os.path.exists(logdir):os.mkdir(logdir)
output_model_file = os.path.join(logdir,"fashion_mnist_model.h5")callbacks = [keras.callbacks.TensorBoard(logdir),keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file,save_best_only = True),keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-3),
]
history = model.fit(x_train_scaled, y_train, epochs=10, validation_data=(x_valid_scaled, y_valid), callbacks = callbacks)
# -----------------------------------------------------------------------------# 绘图
# -----------------------------------------------------------------------------
def plot_learning_curves(history):pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(8, 5))plt.grid(True)plt.gca().set_ylim(0, 3)plt.show()plot_learning_curves(history)
# -----------------------------------------------------------------------------# 评估模型
# -----------------------------------------------------------------------------
model.evaluate(x_test_scaled, y_test, verbose = 0)
# -----------------------------------------------------------------------------

输出：

Epoch 1/10
1719/1719 [==============================] - 24s 7ms/step - loss: 2.2999 - accuracy: 0.1143 - val_loss: 2.2792 - val_accuracy: 0.0980
······
Epoch 10/10
1719/1719 [==============================] - 11s 6ms/step - loss: 0.4067 - accuracy: 0.8514 - val_loss: 0.3963 - val_accuracy: 0.8584
图片见下
[0.4277254343032837, 0.8440999984741211]

图片：
在这里插入图片描述

参数计算例子

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

大小计算：

首先对于input(None，28，28，32)来说，经历SeparableConv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='selu')后得到的大小:
很简单可以理解:(None,28,28,32)第一个None取决于Batch-size，所以是None，第二个28，因为有个same，他自然加上padding，自然就还是28，第三个28同理，第四个32取决于上一个filters，最后自然得到了(None,28,28,32)，这还是很简单的。

参数数量计算：

第一步深度可分离：
参数数量=kennel-size*kennel-size*C
所以自然就是 3*3*32=288第二步1*1卷积：
参数数量=1*1*C*filter + b
所以自然就是 32*32+32 = 1056最后两个相加 = 1344

后面可以自行计算一下子。

colab 和 kaggle

colab

首先关于colab的使用实际上和juptyer的使用十分相似，然后打开GPU的地方：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
然后自然就有了。

下载文件呢?
在这里插入图片描述
然后工作目录是在content文件夹当中

kaggle

使用gpu的地方
在这里插入图片描述

工作目录是再working当中，然后你导入了数据集后，数据集是放在…/input当中

如何在colab上使用kaggle的数据

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这个需要记住

然后在colab当中的代码：
先挂载

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive/')

然后根据提示上传kaggle.json

from google.colab import files
files.upload()

第三步就是设置对应的kaggle.json

!pip install -q kaggle
!mkdir -p /content/drive/Kaggle/
!cp kaggle.json /content/drive/Kaggle/
!chmod 600 /content/drive/Kaggle/kaggle.json
!mkdir -p ~/.kaggle
!cp kaggle.json ~/.kaggle/
!chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json

检测是否成功：

!kaggle datasets list

然后比如说我们要下载这个数据集：
在这里插入图片描述

!kaggle datasets download -d slothkong/10-monkey-species

解压：

!unzip -o -d /content /content/10-monkey-species.zip

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什么？前端又出新轮子了？ofa.js

什么？前端又出新轮子了？ofa.js

不需要打包的 MVVM JavaScript 框架 无需繁琐学习&#xff0c;无需 npm、nodejs、webpack&#xff0c;即刻上手 <script src"https://cdn.jsdelivr.net/gh/kirakiray/ofa.js/dist/ofa.min.js"></script>官方文档 取代 jQuery 在许多小型项目中&#x…
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【机器学习合集】模型设计之注意力机制动态网络 -＞（个人学习记录笔记）

【机器学习合集】模型设计之注意力机制动态网络 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录 注意力机制1. 注意力机制及其应用1.1 注意力机制的定义1.2 注意力机制的典型应用 2. 注意力模型设计2.1 空间注意力机制2.2 空间注意力模型2.3 通道注意力机制2.4 空间与通道注意力机制2.5 自注意力机制2.5 级联attention 动态网络1. 动态网络的定义2. 基于丢弃策略的…
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Debian或Ubuntu静态交叉编译arm和aarch64

Debian或Ubuntu静态交叉编译arm和aarch64

Debian或Ubuntu静态交叉编译arm和aarch64 介绍术语ARM架构前置条件从源代码编译一个简单的C程序configure和make交叉编译关于静态链接和依赖关系使用 musl libc 实现与 configure 和 make 进行交叉编译 ARM 正在获得越来越多的关注&#xff0c;并且越来越受欢迎。直接在这些基于…
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深度学习_3 数据操作之线代，微分

深度学习_3 数据操作之线代，微分

线代基础 标量 只有一个元素的张量。可以通过 x torch.tensor(3.0) 方式创建。 向量 由多个标量组成的列表&#xff08;一维张量&#xff09;。比如 x torch.arange(4) 就是创建了一个1*4的向量。可以通过下标获取特定元素&#xff08;x[3]&#xff09;&#xff0c;可以通…
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Web3时代：探索DAO的未来之路

Web3时代：探索DAO的未来之路

Web3 的兴起不仅代表着技术进步&#xff0c;更是对人类协作、创新和价值塑造方式的一次重大思考。在 Web3 时代&#xff0c;社区不再仅仅是共同兴趣的聚集点&#xff0c;而变成了一个价值交流和创新的平台。 去中心化&#xff1a;超越技术的革命 去中心化不仅仅是 Web3 的技术…
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Linux进程概念（1）

Linux进程概念（1）

&#x1f4df;作者主页&#xff1a;慢热的陕西人 &#x1f334;专栏链接&#xff1a;Linux &#x1f4e3;欢迎各位大佬&#x1f44d;点赞&#x1f525;关注&#x1f693;收藏&#xff0c;&#x1f349;留言 本博客主要内容为进程的概念做铺垫&#xff0c;主要介绍冯诺依曼体系结…
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Pycharm安装jupyter和d2l

Pycharm安装jupyter和d2l

安装 jupyter: jupyter是d2l的依赖库&#xff0c;没有它就用不了d2l pycharm中端输入pip install jupyter安装若失败则&#xff1a; 若网速过慢&#xff0c;则更改镜像源再下载&#xff1a; pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pip …
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【ElasticSearch系列-03】ElasticSearch的高级句法查询Query DSL

【ElasticSearch系列-03】ElasticSearch的高级句法查询Query DSL

ElasticSearch系列整体栏目 内容链接地址【一】ElasticSearch下载和安装https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/129260827【二】ElasticSearch概念和基本操作https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/134121631【二】ElasticSearch的高级查询Quer…
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Mac之NVM｜通过brew安装、更新、卸载、重新安装nvm

Mac之NVM｜通过brew安装、更新、卸载、重新安装nvm

文章目录 导文通过brew安装NVM通过brew更新NVM通过brew卸载NVM通过brew重新安装NVM 导文 Mac之NVM 通过brew安装、更新、卸载、重新安装 通过brew安装NVM brew install nvm通过brew更新NVM brew upgrade nvm通过brew卸载NVM brew uninstall nvm通过brew重新安装NVM brew re…
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快手协议算法最新版

快手协议算法最新版

快手的协议分析是指对快手算法系统进行分析&#xff0c;以了解其推荐内容和个性化用户体验的机制。 然而&#xff0c;一般来说&#xff0c;协议分析的目标是理解算法系统中各个组成部分的功能和作用&#xff0c;以及它们之间的相互关系。以下是一些常见的分析方向&#xff1a;…
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Python 自动化（十六）静态文件处理

Python 自动化（十六）静态文件处理

准备工作 将不同day下的代码分目录管理&#xff0c;方便后续复习查阅 (testenv) [rootlocalhost projects]# ls day01 day02 (testenv) [rootlocalhost projects]# mkdir day03 (testenv) [rootlocalhost projects]# cd day03 (testenv) [rootlocalhost day03]# django-admi…
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springboot--多环境配置快速切换开发、测试、生产环境

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多环境配置快速切换开发、测试、生产环境 前言1、使用1.1指定环境Profile({"dev","test"})Spring Profiles 提供一个隔离配置的方式&#xff0c;使其仅在特定环境生效 任何Component,Configuration或ConfigurationProperties 可以使用Profile标记&#xff…
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损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCosh Loss

损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCosh Loss

损失函数总结&#xff08;十四&#xff09;&#xff1a;RMSELoss、LogCosh Loss 1 引言2 损失函数2.1 RMSELoss2.2 LogCosh Loss 3 总结 1 引言 在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数 (L1Loss、MSELoss、BCELoss、CrossEntropyLoss、NLLLoss、CTCLoss、PoissonNLLLos…
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【2021集创赛】Risc-v杯一等奖：自适应噪声环境的超低功耗语音关键词识别系统

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本作品参与极术社区组织的有奖征集|秀出你的集创赛作品风采,免费电子产品等你拿~活动。 团队介绍 参赛单位&#xff1a;东南大学 队伍名称&#xff1a;Hey Siri 指导老师&#xff1a;刘波 参赛队员&#xff1a;钱俊逸、张人元、王梓羽 总决赛奖项&#xff1a;全国一等奖 摘要…
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Redis高可用（主从复制，哨兵，集群）

Redis高可用（主从复制，哨兵，集群）

Redis主从复制 主从复制&#xff0c;是指将一台Redis服务器的数据&#xff0c;复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点&#xff08;Master&#xff09;&#xff0c;后者称为从节点&#xff08;slave&#xff09;&#xff1b;数据的复制是单向的&#xff0c;只能由主节点到从…
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