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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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交叉熵損失函數(shù)的梯度下降算法
2024-12-05
在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,交叉熵?fù)p失函數(shù)扮演著關(guān)鍵角色,特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,而且通過衡量模型預(yù)測的概率分布與實際標(biāo)簽分布之間的差異,指導(dǎo)著模型參數(shù)的優(yōu)化路徑。 交 ...
為什么nlp模型預(yù)測單詞,損失函數(shù)一般是交叉熵,而不是mse呢?
2023-04-12
自然語言處理(NLP)是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個重要分支,旨在使計算機(jī)能夠理解和生成自然語言。在 NLP 中,單詞預(yù)測是一種常見的任務(wù),因此開發(fā)了許多模型來解決這個問題。在這些模型中,損失函數(shù)經(jīng)常被用來衡量模型 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中要計算驗證集的損失函數(shù)嗎?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,驗證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下,我們會使用驗證集來監(jiān)控模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu),并計算驗證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練一般通 ...
一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有兩個損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型,可以自動學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,通常需要定義一個損失函數(shù)來評估模型的性能,并通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是,有時候我們可能需要考慮 ...
如何理解決策樹的損失函數(shù)?
2023-03-31
決策樹是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種強(qiáng)大的非線性分類和回歸模型。在訓(xùn)練決策樹模型時,需要選擇合適的損失函數(shù)來度量模型預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的差異。本文將詳細(xì)介紹決策樹的損失函數(shù)以及其解釋。 一、決策樹模型簡介 決策樹 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)由多部分組成怎么設(shè)置權(quán)重?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)通常由多個部分組成,每個部分對應(yīng)著不同的訓(xùn)練目標(biāo)。例如,在圖像分類中,我們可能希望最小化分類錯誤率和正則化項,因為過擬合會導(dǎo)致模型在測試集上表現(xiàn)不佳。在語音識別中,我們還可以添加協(xié)同 ...

Pytorch如何自定義 損失函數(shù) (Loss Function)?

Pytorch如何自定義損失函數(shù)(Loss Function)?
2023-03-22
PyTorch是一個開源的Python深度學(xué)習(xí)框架,提供了許多預(yù)定義的損失函數(shù)。但有時候,我們需要根據(jù)自己的任務(wù)和數(shù)據(jù)集來自定義損失函數(shù)。這篇文章將介紹如何在PyTorch中自定義損失函數(shù)。 一、什么是Loss Function ...

深度學(xué)習(xí) 損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)
2018-08-24
深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問題時,比如分類、回歸、去噪等,我們一般的思路如下: 1、信息流forward propagation,直到輸出端; 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta); ...

深度學(xué)習(xí)之 損失函數(shù) 與激活函數(shù)的選擇

深度學(xué)習(xí)之損失函數(shù)與激活函數(shù)的選擇
2018-08-21
深度學(xué)習(xí)之損失函數(shù)與激活函數(shù)的選擇 在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)反向傳播算法(BP)中,我們對DNN的前向反向傳播算法的使用做了總結(jié)。其中使用的損失函數(shù)是均方差,而激活函數(shù)是Sigmoid。實際上DNN可以使用的損 ...

盤點機(jī)器學(xué)習(xí)中那些神奇的 損失函數(shù)

盤點機(jī)器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù)
2018-08-14
盤點機(jī)器學(xué)習(xí)中那些神奇的損失函數(shù) 我最近在學(xué)習(xí)R語言,但是估R語言我應(yīng)該沒能跟sas一樣玩那么好。今天來更新在機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些專業(yè)術(shù)語,例如一些損失函數(shù),正則化,核函數(shù)是什么東西。 損失函數(shù):損失函 ...

矩陣分解中的 損失函數(shù)

矩陣分解中的損失函數(shù)
2018-03-25
矩陣分解中的損失函數(shù) 簡單記錄一下矩陣分解的損失函數(shù) 矩陣分解的一般形式可以表示為 V = WH 其中V是m*n矩陣, W是m*r矩陣,H是r*n矩陣 一般來說r會比較小,這樣能達(dá)到矩陣分解的目的, 矩陣分解 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題— 損失函數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù)
2017-03-28
機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù) 一、分類算法中的損失函數(shù) 在分類算法中,損失函數(shù)通??梢员硎境蓳p失項和正則項的和,即有如下的形式: 其中,L(mi(w))為損失項,R(w)為正則項。mi的具體形式如下 ...

帶你弄清楚到底什么是合頁 損失函數(shù) (hinge loss function)?

帶你弄清楚到底什么是合頁損失函數(shù)(hinge loss function)?
2020-07-30
損失函數(shù),loss function的定義為:將隨機(jī)事件或其有關(guān)隨機(jī)變量的取值映射為非負(fù)實數(shù)以表示該隨機(jī)事件的“風(fēng)險”或“損失”的函數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,損失函數(shù)經(jīng)常被當(dāng)作學(xué)習(xí)準(zhǔn)則與優(yōu)化問題相聯(lián)系,也就是通過最小化 ...

如何簡單通俗的理解交叉熵 損失函數(shù) ?

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數(shù)?
2020-07-24
前面小編給大家簡單介紹過損失函數(shù),今天給大家繼續(xù)分享交叉熵?fù)p失函數(shù),直接來看干貨吧。 一、交叉熵?fù)p失函數(shù)概念 交叉熵?fù)p失函數(shù)CrossEntropy Loss,是分類問題中經(jīng)常使用的一種損失函數(shù)。公式為: ...

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)中 損失函數(shù) 有哪些?

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)中損失函數(shù)有哪些?
2020-07-03
今天我們來盤點一下那些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)有哪些。 用于計算損失的函數(shù)稱為損失函數(shù)。模型每一次預(yù)測的好壞用損失函數(shù)來度量。機(jī)器通過損失函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí),如果預(yù)測值與實際結(jié)果偏離較遠(yuǎn),損失函數(shù)會得 ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種 損失函數(shù) 的科學(xué)指南

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種損失函數(shù)的科學(xué)指南
2019-12-11
作者 | KHYATI MAHENDRU 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 損失函數(shù)實際上是我們經(jīng)常使用的這些技術(shù)的核心,本文介紹了多種損失函數(shù),他們的工作位置以及如何在Python中進(jìn)行編碼。 前言 首先想 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的 損失函數(shù)  (著重比較:hinge loss vs softmax loss)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù) (著重比較:hinge loss vs softmax loss)
2018-08-26
機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù) (著重比較:hinge loss vs softmax loss) 1. 損失函數(shù) 損失函數(shù)(Loss function)是用來估量你模型的預(yù)測值f(x) 與真實值Y的不一致程度,它是一個非負(fù)實值函數(shù),通常用L(Y,f(x)) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)和 損失函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)和損失函數(shù)
2018-08-24
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)和損失函數(shù) 激活函數(shù) 1、sigmoid sigmoid函數(shù)曲線如下: sigmoid激活函數(shù),符合實際,當(dāng)輸入值很小時,輸出接近于0;當(dāng)輸入值很大時,輸出值接近于1。 但sigmoid激活 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的 損失函數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)
2018-08-13
機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù) 損失函數(shù)(loss function)是用來估量你模型的預(yù)測值f(x)與真實值Y的不一致程度,它是一個非負(fù)實值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數(shù)越小,模型的魯棒性就越好。損失函數(shù)是 ...

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03  損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)
2018-04-02
深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù) 前向傳播之-損失函數(shù) 損失函數(shù):在前面一節(jié)咱們介紹了得分函數(shù),就是給定一個輸入,對于所有類別都要給出這個輸入屬于該類別的一個分值,如上圖所示,對于每一 ...

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