m0_53291740的博客

这个例子说明，当模型预测的概率与真实标签相符时（如邮件是垃圾邮件且预测概率高），损失值相对较小；当模型预测与真实标签不符时（如邮件不是垃圾邮件但预测概率高），损失值相对较大，这体现了交叉熵损失函数对模型预测错误的惩罚机制，从而引导模型的训练向正确的方向进行。交叉熵损失函数（Binary Cross - Entropy Loss）的公式为。这个公式衡量了模型预测概率分布y'和真实标签y之间的差异程度。

ImportError: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。

写入答案到目标文件write_csv.py。

反向传播 x” 和 “损失函数”：“w,b” 和 “y = wx + b”：表格部分：

实现了一个基于模型的图像特征提取和相似性比较系统。它可以从图像中提取人体关键点信息，并将其保存为特征文件。然后，通过计算输入图像与数据库中图像特征的相似度，确定输入图像的类别。

【代码】在 OpenCV 中，cv2.rectangle两种主要的参数形式。

param boxes: 检测框列表，形状为 [N, 4]，N 为检测框数量，每个检测框为 [x1, y1, x2, y2]:param scores: 检测框对应的置信度得分列表，形状为 [N]:param threshold: 重叠阈值。:return: 保留的检测框索引列表。

自定义Movilenet_v2类return x。

添加到conv.py末尾注册模块。

img：要绘制矩形的图像。pt1：矩形的一个顶点坐标，通常是左上角的坐标，格式为(x1, y1)。pt2：矩形的对角顶点坐标，通常是右下角的坐标，格式为(x2, y2)。color：矩形框的颜色，通常以(B, G, R)格式表示，例如表示蓝色。thickness：矩形框的线条粗细。如果为-1，则表示填充矩形。

summary是打印网络结构信息。

1. 点击右下角点击2. 点击设置。

上次提到了搭建了主干网络，这个加上neck就可以构建完整的yolov3网络红色的字体是通道数。当然，你也可以最定义，最后的输出通道数可以根据你的分类数定夺。下面我们一起来实现一下整个代码。

net=Net()out=net(x)layers=[]net=Net()out=net(x)print(cif)tt.yaml#conf:conf:

两个矩形框的交集/并集。

这个可以改变图片的亮度，饱和度，色相，对比度。

1.导入minest数据集2.对数据进行预处理3.构建卷积神经网络模型4.训练模型，评估模型5.用模型进行训练预测。

通常用于在训练过程中记录各种数据，以便在 TensorBoard 中进行可视化。，然后在浏览器中打开显示的 URL 即可查看可视化结果。在 PyTorch 中，

传进去的是(3,5)维度的数据，其中3可以代表有3个图片（数据）,5代表有5中类别（0，1，2，3，4这几类）。[ 0.1087, -0.4276, 0.9313, -1.0140, 2.1229]表示预测的是。·····第一个图是第一类的概率是 -0.4276（负数无所谓，举的例子是随机的嘛）是预测值的概率更加接近真实值，让那些真实值对于的概率的类别更加大。····第一个图是第一类的概率是 0.1087。----第一行的第3个值。----第二行的第4个值。----第3行的第2个值。