损失函数Hessian / 张生荣

PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵示例

目录前言模型定义求解Hessian矩阵前言在实现Per-FedAvg的代码时,遇到如下问题: 可以发现,我们需要求损失函数对模型参数的Hessian矩阵. 模型定义我们定义一个比较简单的模 ...

本文实例讲述了java和c#使用hessian通信的方法,是非常实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 首先,hessian主页为:http://hessian.caucho.com/ 下面 ...

一.hessian是什么? 看到这个单词我还不知道怎么读,音标是[hes]读黑森. Hessian是一个轻量级的远程的数据交换工具,使用简单的方法提供了RMI(远程方法调用)的功能. 相比WebSer ...

首先添加hessian依赖 <dependency> <groupId>com.caucho</groupId> <artifactId>hessian ...

在远程调用中,需要把参数和返回值通过网络传输,这个使用就要用到序列化将对象转变成字节流,从一端到另一端之后再反序列化回来变成对象. 既然前面有一篇提到了hessian,这里就简单讲讲Java序列化和h ...

什么是Hessian Hessian是由caucho提供的一种开源的远程通讯协议. 采用二进制 RPC 协议,基于 HTTP 传输,服务器端不用另开放防火墙端口. 协议的规范是公开的,可以用于任意语言 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函 ...

这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们 ...

在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本:而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润.因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商 ...

多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_ca ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy ...

from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你 ...

keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可.如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数,在model.com ...

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数,需要自己计算log和softmax的概率值,然后从才能作为输入输入 [batch_size, channel , h, w] 目标 [batch ...

损失函数loss:该参数为模型试图最小化的目标函数,它可为预定义的损失函数名,如categorical_crossentropy.mse,也可以为一个损失函数.详情见losses 可用的损失目标函数: ...

一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\ ...