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损失函数最新视觉报道_损失函数在神经网络中的作用(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

损失函数

AlphaFold3揭秘：原理可视化想要了解AlphaFold3是如何工作的吗？它的架构相当复杂，论文中的描述可能会让人感到困惑。因此，我们制作了一个更加友好且详细的可视化图表，帮助你更好地理解其原理。 𐟓Š 模型概览 AlphaFold3模型可以分为三个主要部分：准备阶段：用户提供一些分子的序列，以预测它们的结构。这些序列需要被嵌入到数值张量中。此外，模型还会检索一组与用户提供的分子具有相似结构的其他分子。输入准备步骤识别这些分子，并将它们作为自己的张量嵌入。表征学习：给定创建的单个和成对张量，使用多种变体的注意力机制来更新这些表征。结构预测：使用改进的表征，以及创建的原始输入，通过条件扩散来预测结构。 𐟔 输入准备步骤 Tokenization：将分子序列转换为数值张量。检索：找到与用户提供的分子具有相似结构的分子。构建Atom-Level表征：将分子转换为原子级别的表征。更新Atom-Level表征：对原子级别的表征进行更新。 Atom-Level → Token-Level：将原子级别的表征转换回分子级别的表征。 𐟧 表征学习模块模版模块：提供固定的注意力机制模板。 MSA模块：使用多序列比对（Multiple Sequence Alignment）来更新表征。 Pairformer模块：关注三角形（triangles）并应用注意力机制。 𐟌€ 扩散模块扩散的基础：准备条件张量。准备token-level的条件张量：在token级别应用注意力，并将结果投影回原子级别。准备atom-level的条件张量：在原子级别应用注意力，去预测原子级别的噪声更新。 𐟓‰ 损失函数和训练细节损失函数和置信度头：计算损失和置信度指标。置信度指标如何计算：包括pLDDT、PAE和PDE等指标。循环利用、交叉蒸馏、裁剪和多阶段训练：训练过程中的一些细节。批次大小：选择合适的批次大小以提高训练效率。 𐟤” 思考总结检索增强：通过检索相似结构来提高预测准确性。对偏差注意力：关注并减少模型中的偏差。自监督训练：使用自监督学习来提高模型的泛化能力。损失设计：设计合理的损失函数来优化模型性能。回收机制：通过回收机制来提高模型的效率。数据的交叉蒸馏：使用交叉蒸馏技术来提高模型的鲁棒性。通过这些详细的步骤和图表，你可以更好地理解AlphaFold3的工作原理，从而更好地应用这个强大的工具来预测蛋白质结构。

PyTorch模型训练全流程详解在使用PyTorch进行深度学习时，以下是创建和使用模型的八大步骤：模型定义 𐟓œ 在PyTorch中，自定义模型通常通过继承nn.Module类来实现。在__init__方法中定义各层，并在forward方法中编写前向传播逻辑。例如，这里是一个全连接的前馈神经网络（MLP），每层所有节点与前后层所有节点全连接。虽然这不是卷积神经网络（CNN），但在图像或视频数据处理中，CNN通常表现更佳，因为它能捕捉局部特征。损失函数和优化器 𐟎Ÿ失函数用于衡量预测与真实值的差距，而优化器则用于最小化损失。torch.nn模块提供多种损失函数，如均方误差损失（nn.MSELoss）和交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss）。优化器则在torch.optim模块中，包括随机梯度下降（optim.SGD）和Adam（optim.Adam）等。模型训练 𐟏‹️‍♂️ 训练模型通常包括以下步骤：清零梯度、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。整个数据集遍历一次称为一个epoch。模型保存和加载 𐟒𞊤𝿧”贯rch.save函数保存模型参数，以便以后使用。加载参数时，使用torch.load函数。模型预测 𐟔 在进行预测之前，需要将模型设置为评估模式，调用eval方法。然后输入数据进行预测。通过以上步骤，你可以轻松地使用PyTorch创建和训练自己的深度学习模型。

从零开始实现Logistic回归算法 Logistic回归是一种广泛用于二分类和多分类问题的统计学习方法。它基于线性回归模型，通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值，从而实现分类。以下是Logistic回归的详细介绍和实现步骤。什么是Logistic回归？𐟤” Logistic回归是一种统计学习方法，主要用于二分类问题。它基于线性回归模型，通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值，然后进行分类。具体来说，对于给定的输入变量x，Logistic回归模型的输出为： hx)=11+e−x 其中˜令ᥞ‹的参数，x是输入变量。通过选择适当的€𜯼Œ我们可以使得hx)的取值在0到1之间，从而实现二分类。如何训练Logistic回归模型？𐟧ogistic回归模型的训练过程是一个最优化问题，通过最小化损失函数来得到最佳的参数。常用的损失函数是交叉损失函数，它的定义如下： L(=−∑m=1mlog(hx(m)))+(1−y(m))log(1−hx(m))) 其中m是样本数量，x(m)和y(m)分别表示第m个样本的输入和输出，hx(m))是模型对第m个样本的预测值。通过最小化损失函数，我们可以得到最佳的参数€‚ 如何实现Logistic回归算法？𐟒𛊥Ž𐌯gistic回归算法需要完成以下步骤：实现Sigmoid函数：将线性预测值转化为概率值。初始化模型参数：选择合适的初始参数值。定义损失函数：根据损失函数的定义，计算模型对每个样本的损失。实现梯度下降算法：通过梯度下降算法最小化损失函数，更新模型参数。对测试集进行预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。总结𐟓 Logistic回归是一种基于线性回归模型的统计学习方法，广泛应用于二分类问题。通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值，从而实现分类。训练过程是一个最优化问题，通过最小化损失函数来得到最佳的参数。实现Logistic回归算法需要完成初始化模型参数、定义损失函数、实现梯度下降算法等步骤。

无图增强！对比学习新思路最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注，名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的，主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来，原因有两个：一是这是AI领域的热门话题，二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量，这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强（比如节点或边的mask/dropout），得到两个图（或者说views），然后用对比学习（InfoNCE）作为目标函数。然而，关于对比学习起作用的原因，却鲜有人分析。特别是有些工作发现，即使在数据增强时dropout很大（比如0.9），构造的图极度稀疏，也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了，在推荐系统+对比学习的范式中，图增强真的有必要吗？这篇文章直接给出了结论：重要的是InfoNCE这个损失函数，因为它能减弱流行度偏差（popularity bias），而不是图增强。不过，图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂，有点鸡肋。那么，有没有比图增强更简单又高效的方法呢？这篇文章提供了一个新的思路，虽然图增强不是完全没有用，但相比于复杂的图增强操作，InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。

自监督学习：让神经网络更强大自监督表示学习（SSRL）是一种训练神经网络的方法，但它不需要标记的示例。这与传统的监督学习形成对比，后者是在标记的示例数据集上进行训练的。近年来，SSRL 已经成为一种流行的训练神经网络的方法，因为它可以学习到比监督学习更泛化的表示。这是因为 SSRL 不需要网络记住训练数据的标签，因此不容易过拟合训练集。 SSRL 框架主要由三个主要步骤组成：数据准备 𐟓ˆ 第一步是准备数据进行训练。这可能涉及对数据进行预处理，例如归一化或将其转换为适合神经网络架构的格式。表示学习 𐟧 第二步是训练神经网络学习数据表示。这是通过定义一个损失函数来实现的，该损失函数鼓励网络学习与数据一致的表示。SSRL 可以使用许多不同的损失函数，但最常用的包括对比学习、预测编码和拼图求解。微调 𐟔犠第三步是微调神经网络以进行下游任务。这是通过在下游任务的标记示例数据集上训练网络来实现的。网络在 SSRL 步骤中学习到的表示可以用来初始化网络的权重进行微调，这可以提高网络在下游任务上的性能。 SSRL 框架已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像分类、自然语言处理和语音识别。以下是一些具体的 SSRL 框架的示例：对比学习 𐟆š 对比学习是一种 SSRL 框架，它鼓励网络学习相似示例相似、不相似示例不相似的表示。这是通过定义一个在相似示例的表示不相似时惩罚网络、在不相似示例的表示相似时奖励网络的损失函数来实现的。对比学习已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像分类、自然语言处理和语音识别。预测编码 𐟓ˆ 预测编码是一种 SSRL 框架，它鼓励网络学习能够预测未来的表示。这是通过定义一个在网络的预测不准确时惩罚网络的损失函数来实现的。预测编码已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像生成和视频预测。拼图求解 𐟧銠拼图求解是一种 SSRL 框架，它鼓励网络学习与数据的空间排列一致的表示。这是通过定义一个在网络无法从图像的混乱版本中重建原始图像时惩罚网络的损失函数来实现的。拼图求解已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像分类和目标检测。 SSRL 框架是训练神经网络学习数据表示的强大工具。它已用于在各种任务上实现最先进的结果，并且在未来很可能会得到更广泛的应用。

机器学习第5天：决策树基础篇 𐟌𓊥‘覜릀𛦘憎‡得飞快，学习计划总是被一拖再拖 𐟘…。今天我们继续聊聊决策树的基础知识，为接下来的深入学习打下基础。 𐟓š 学到的内容：通过训练数据建立了SVM模型，现在将其应用于测试集，观察效果并分析结果。验证了评分（wT.x）的绝对值大小确实能反映误分类率，评分越高，误分类率越低。大部分评分集中在0-1之间。对错误分类进行了分析，发现影响分类最大的特征是连词。因此，提出了一些小建议，比如在数据预处理时删除常用连词，或者人为生成高质量样本进行学习。也可以在初始化的权重中加入重要特征，比如“like”、“best”等，说明在自然语言处理中，高质量特征的重要性。 𐟒ᠥ𐏦示：什么时候在损失函数中使用lamda？在正则化和SVM中都有lamda的存在。这是因为我们只能根据自己的想法设计损失函数的类型，而其中的权重比无法预判，需要通过学习数据得到。机器学习的一般流程分为训练、验证和测试三个阶段。训练集用于计算在特定lamda下最小化损失函数得到的权重，然后尝试不同lamda，用对应权重施加在验证集上计算损失，从而选出使损失最小的lamda，最后在测试集上检测泛化能力。 numpy.array和list的区别 np.array需要提前规定大小，而list可以直接append。 𐟌𓠥†𓧭–树基础结构基本结构：将输入空间分成多个子空间，叶节点表示子空间，内部节点表示分裂特征和边界。预测函数：每个空间对应一个权重，属于哪个空间就输出对应的权重。分裂准则/方式：每个节点分裂时，要考虑分裂的特征以及边界，一般选择最大化信息增益（计算信息熵的变化），这就是一个贪婪算法，然后一直向下分裂即可（基尼系数也是一个道理）。剪枝流程（防止过拟合）与正则化类似，引入叶节点数量作为复杂度，损失函数变为loss = 经验损失 + a｜T｜。对于一个决策树T，流程就是在训练集上找到一个a下的最佳子树，然后在验证集上找到最好的a。希望这些内容能帮助你更好地理解决策树的基础知识！

深度学习入门指南：从零开始到实战深度学习在各个领域的应用越来越广泛，如果你对这个强大的机器学习方法感兴趣，以下是一些入门建议，帮助你从零开始到实践。一、掌握基本概念 𐟓š 在开始学习深度学习之前，了解一些关键概念是非常重要的。以下是一些基础概念：神经元：神经元模型具备输入、输出和计算功能。神经网络：它从信息处理的视角对人脑神经元网络进行抽象，构建简单模型，并通过不同连接方式形成多样化网络。前向传播和反向传播：这是神经网络运行的基本方式。前向传播用于计算输出结果，反向传播则用于更新网络参数。激活函数：激活函数决定了神经元的输出，了解不同的激活函数及其作用十分必要。损失函数：损失函数用于评估模型预测结果与实际结果之间的差异。优化算法：优化算法用于更新神经网络参数，以达到最小化损失函数的目的。二、夯实编程和数学基础 𐟒𛰟“ 深度学习需要一定的编程和数学基础，具体如下：编程语言：Python 是深度学习的主流编程语言，需学习其基本语法和常用库。线性代数：深度学习中常使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必不可少的，但要求并不高。概率与统计：掌握基本的概率和统计概念有助于理解深度学习模型的运行原理。三、熟悉深度学习框架 𐟓抦𗱥𚦥�𙠦ᆦž𖨃𝥤Ÿ助力你更便捷地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，具有简单、模块封装良好、容易上手的特点，对新手较为友好。 PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，许多前沿算法都采用 PyTorch 版本。四、钻研经典模型 𐟔 学习经典的深度学习模型和案例有助于深入理解深度学习。以下是一些值得学习的模型：卷积神经网络（CNN）：这是一种专门处理具有网格结构数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。循环神经网络（RNN）：这是用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，其结构通常为输入层 - 隐藏层 - 输出层。生成对抗网络（GAN）：该模型用于生成新的数据样本。通过以上步骤，你可以逐步掌握深度学习的核心概念和技能，并应用于实际问题中。祝你学习顺利！

深度学习算法创新：从零开始的实用指南𐟚€ 最近，我一直在给一些小朋友做深度学习代码的1对1辅导。有粉丝在笔记下留言说：“深度学习算法创新好难啊，基础不好的学生该怎么做？”这篇文章就简单聊聊这个话题。理解现有算法模型𐟓š 在开始创新之前，首先要深入理解已有的算法模型。这包括阅读相关文献、论文和开源代码，掌握模型的核心思想、结构和训练方法。确保你对现有算法的细节和局限性有充分的了解。寻找改进的切入点𐟔 创新的关键在于找到改进的切入点。这可能包括以下几个方面：模型结构：考虑是否可以修改现有模型的结构，如增加、删除或改变层的连接方式。激活函数：尝试使用新的激活函数或调整激活函数的参数，以改善模型的表达能力。损失函数：思考是否可以采用其他损失函数或修改现有损失函数的权重，以优化模型的训练效果。数据增强：探索不同的数据增强方法，如旋转、缩放、裁剪等，以增强模型的泛化能力。优化算法：尝试使用其他优化算法或调整现有优化算法的超参数，以提高模型的收敛速度和性能。实施改进措施𐟔犤𘀦—槡š了改进的切入点，就可以开始实施改进措施：实现代码：根据切入点的需求，对现有模型的代码进行修改或重新实现。实验设计：设计合理的实验来验证你的改进措施。这可能包括选择合适的数据集、划分训练集和测试集，并定义评估指标。训练和评估：使用修改后的模型进行训练，并使用测试集评估性能。比较改进后的模型与原始模型的差异和优劣。调整和优化：根据实验结果，进一步调整和优化改进措施。可能需要多次迭代和调试，直到达到预期的效果。实验结果的解读和总结𐟓Š 在实施改进措施后，对实验结果进行解读和总结至关重要：分析结果：对改进后的模型在性能、收敛速度、鲁棒性等方面进行详细分析。比较实验结果与原始模型，找出改进的优势和劣势。讨论改进原因：通过对实验结果的观察，探讨改进措施可能产生的原因。分析模型的改进是否符合预期和理论推导。总结经验：总结你在改进过程中获得的经验和教训。记录你的创新思路、实验设计和调优策略，以便将来参考。大致就是这些方面啦！其实在之前的笔记里也有详细地说过，新来的粉丝可以在主页里去看下哦～

零一汽车感知算法实习面经分享最近，有一位学弟分享了他面试零一汽车感知算法实习的经历，经过他的同意，我将一、二面中涉及到的技术问题整理了一下，希望能为正在准备实习的同学们提供一些帮助！ 𐟌Ÿ 一面技术面试流程：深挖项目细节自我介绍介绍项目中涉及到的技术问题（例如：在3D目标检测任务中，如何解决远距离目标检测导致的计算开销问题）针对上一个问题，提出缓解思路面试官还问了以下常见问题：如何缓解模型过拟合现象介绍Transformer中的注意力机制计算过程 Transformer的组成部分及其作用 𐟌Ÿ 二面技术面试流程：偏工程面试自我介绍给了一道开放性问题（实现城市图片分类任务）需要详细说明整个分类任务的实现过程：数据层面：如何处理给定的数据集模型层面：如何设计分类任务模型训练层面：如何选择分类损失函数、优化器和学习率评估层面：如何设置合理的benchmark，评估模型性能进一步挖掘细节：根据什么考量设计的分类损失函数如果增加了一个额外的分类标签，损失函数如何设计学习率调度设置是如何考虑的选择什么样的评价指标进行评测 𐟓œ 学长碎碎念零一汽车非常注重候选人的实际动手能力，二面没有考察Leetcode算法，而是通过一道开放性问题来考察项目能力。零一汽车主要专注于高阶自动驾驶的智能重卡赛道，其联合创始人有图森未来和三一重卡等背景，在自动驾驶卡车技术方面非常强大。如果你想从事自动驾驶卡车领域，可以考虑一下这家公司。 𐟚€ 学长已经分享了10余篇自动驾驶感知面经，单篇收藏100+，为了方便同学们查看，整理了合集，有需要的可以联系我𐟑

[LG]《NeuroAI for AI Safety》P Mineault, N Zanichelli, J Z Peng, A Arkhipov... [Amaranth Foundation] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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