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carnivore 音標拼音: [k'ɑrnɪv ,ɔr] n. 食肉動物 食肉動物 carnivore n 1: a terrestrial or aquatic flesh- eating mammal; " terrestrial carnivores have four or five clawed digits on each limb" 2: any animal that feeds on flesh; " Tyrannosaurus Rex was a large carnivore"; " insectivorous plants are considered carnivores" Carnivore \ Car` ni* vore\, n. [ Cf. F. carnivore.] ( Zool.) One of the { Carnivora}. [ 1913 Webster] 67 Moby Thesaurus words for " carnivore": Brillat- Savarin, Chiroptera, Lagomorpha, Lucullus, Primates, Rodentia, amphibian, aquatic, biped, board- and- roomer, boarder, bon vivant, canine, cannibal, connoisseur of food, consumer, cosmopolite, diner, diner- out, eater, eater- out, epicure, feeder, feline, flesh- eater, fruitarian, gastronome, glutton, gnawer, gourmand, gourmet, grain- eater, graminivore, granivore, herbivore, high liver, hungry mouth, insectivore, invertebrate, lactovegetarian, luncher, mammal, mammalian, man- eater, marsupial, marsupialian, meat- eater, mouth, omnivore, omophagist, pantophagist, phytophage, picnicker, plant- eater, predacean, primate, quadruped, reptile, rodent, ruminant, scavenger, trencherman, ungulate, varmint, vegetarian, vermin, vertebrate
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英文字典中文字典相關資料:
- 多任务学习（multi task）：任务权重、loss均衡、梯度下降 . . .
损失函数中加入可学习的 噪声参数σ，代表任务的不确定性，通过定义概率模型并 最大化高斯似然估计，学习任务参数。 以回归+分类问题为例， \frac {1} {2 \sigma_ {1}^ {2}} L_ {1} (W)+\frac {1} {2 \sigma_ {2}^ {2}} L_ {2} (W)+\log \sigma_ {1}+\log \sigma_ {2} 。
- 多任务学习中各loss权重应该如何设计呢？ - 知乎
引入超参数进行加权：为每个损失项引入一个超参数，并通过实验调整权重。 使用自适应加权方法：如 GradNorm 或软加权方法，自动调整每个损失项的权重。 使用自适应权重调整器：借助现有的多任务学习库来简化权重调整。 下面我们开始对每个方法进行详细的介绍，以便读者选用。 最直接的方法是通过手动缩放每个损失项，使得它们的数值范围大致相同。 您可以通过除以一个常数或乘以一个小于 1 的系数来实现这一点。 代码示例如下: # 假设有三个损失项 loss1, loss2, loss3 loss1 = # 数量级较大 loss2 = # 数量级中等 loss3 =
- 如何融合多任务学习 (Multi-Task Learning ) 损失函数loss . . .
本文介绍了多任务学习中不同任务权重的多种计算方法，包括不确定性加权、GradNorm、多目标优化等，旨在解决多任务间损失函数组合的难题。 如何融合多任务学习 (Multi-Task Learning ) 损失函数loss
- 多任务学习的多个loss应该如何权衡 - douzujun - 博客园
从上图的方程可以看出： 1、loss大则梯度更新量也大； 2、不同任务的loss差异大导致模型更新不平衡的本质原因在于梯度大小； 3、通过调整不同任务的loss权重wi可以改善这个问题； 4、直接对不同任务的梯度进行处理也可以改善这个问题； 所以，后续的
- 利用不确定性来衡量多任务学习中的损失函数 - 知乎
本文针对多任务学习提出了一种新的策略，即通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）。
- Pytorch 如何在PyTorch中使用类别权重和Focal Loss处理多 . . .
在本文中，我们介绍了如何使用PyTorch中的类别权重和Focal Loss处理多类别不平衡数据集问题。 类别权重可以用于平衡不同类别样本的权重，从而使模型更加关注少样本的类别。
- 多任务学习中损失函数权重的自动调整 - CSDN博客
多任务学习中，模型的训练通常由多个损失函数加权得到损失，其中不同任务所使用的损失函数的纲量，以及该任务的重要程度是需要人为设参的，这使得我们可能会花费大量时间去调参，或是使用业界统一的参数（但这是否是最优的有待商榷）。
- 分类问题通常用交叉熵损失函数而不用回归问题中常用的 . . .
本文主要介绍一下分类问题中损失函数的使用，对于二分类、多分类、多标签这个三个不同的场景，在 Pytorch 中的损失函数使用稍有区别。 损失函数在介绍损失函数前，先介绍一下什么是 softmax，通常在分类问题中会将 softmax 搭配 cross entropy 一同使用。
- 深度学习的多个loss如何平衡？ - 知乎
假设 classification_loss 和 uncertainty_loss 分别是计算分类损失和不确定性损失的函数，可通过以下代码计算总损失函数： 依据经验与实验调整：有经验的工程师会凭借直觉与经验，从单独 loss 的特性以及对整体的影响效果着手，酌情调整参数。 例如 loss = a*loss1 + b*loss2 + c*loss3 ，要求 a + b + c = 1 。 不过手动调参存在困难、耗时、可解释性差以及对经验要求高等明显缺点。 网格搜索：当超参数数量为 3 个或更少时，针对每个超参数选取一个较小的有限值集进行探索。 这些超参数的笛卡尔积会得到一组组超参数，接着开展网格搜索，即使用每组值训练模型，挑选验证集误差最小的一组值作为最优超参数。
- 多目标损失中权重学习 - Neo_DH - 博客园
使向量变成标量最简单的办法就是将各个任务加权平均，这个系数 \(w\) 是一个hyper-parameter，不好调整的。 average model 或者 agnostic model 做的就是让模型自己学习这个参数 \(w\) ，这也是这篇文章的思路，不过这篇文章我觉得更好的一点在于对 \(w\) 还有正则
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