dl工具箱中的nntrain中的loss怎么理解

默認loss是nnunet/training/loss_functions/dice_loss.py中的DC_and_CE_loss，一種不太便于維護的方法就是，直接修改這個Loss的源碼，在準備接下來的實驗中都使用同一個Loss時可以這么搞。

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這種情況通常表明您的模型出現(xiàn)了過擬合（overfitting），即在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的驗證數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

這里的Loss損失函數(shù)，可以是均方誤差，自定義函數(shù)或者交叉熵。train_step在后面調(diào)用sess.run()會話計算時，會喂入輸入數(shù)據(jù)。

把one-hot label 轉(zhuǎn)換為soft label，一般認為這樣更容易work。self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=none) # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 這里reduction用none因為在forward里返回的時候取mean。

accuracy是在test的數(shù)據(jù)上得到的，train和test的數(shù)據(jù)的分開的。loss下降而accuracy不變說明已經(jīng)過擬合了，可以考慮使用BN、Dropout之類的方法消除過擬合的影響，或者修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

c語言有sigmoid函數(shù)嗎

1、C語言的延遲函數(shù)一般是利用無意義程序運行來控制時間從而達到延時的目的 舉個例子：for(i=0；ix；i++)for(j=0；j120；j++)；這是延時x毫秒的for循環(huán)語句。值得注意的是記得最后的；一定得記得寫。

2、A、C語言允許main函數(shù)帶參數(shù)，且參數(shù)個數(shù)和形參名均可以由用戶指定 錯誤，C語言的MAIN函數(shù)一般情況下可以有兩個參數(shù)，如果要用到系統(tǒng)的環(huán)境變量，則可以有第三個參數(shù)，如果再多參數(shù)則是無意義的。

3、c語言程序的基本單位是函數(shù)，函數(shù)是C程序的基本組成單位，一個C語言程序中僅有一個main函數(shù)，除main函數(shù)之外可以有若干個其它的函數(shù)，每個函數(shù)實現(xiàn)某一特定的操作。

4、C語言程序是由函數(shù)構(gòu)成的。一個C語言程序至少包含一個main函數(shù)，也可以包含一個main函數(shù)和若干個其他函數(shù)，因此，函數(shù)是C程序的基本單位。C語言是一門面向過程的、抽象化的通用程序設(shè)計語言，廣泛應(yīng)用于底層開發(fā)。

5、int)，但是整數(shù)除法對負數(shù)的取整結(jié)果和使用的C編譯器有關(guān)。使用floor函數(shù)。floor(x)返回的是小于或等于x的最大整數(shù)。如：floor(5)= 2 floor(-5)= -3 使用ceil函數(shù)。ceil(x)返回的是大于x的最小整數(shù)。

一文讀懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了一個由卷積層和子采樣層構(gòu)成的特征抽取器。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中，一個神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接。

2、卷積層負責提取圖像中的局部特征；池化層用來大幅降低參數(shù)量級(降維)；全連接層類似傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分，用來輸出想要的結(jié)果。

3、在GNN中，函數(shù) 不需要滿足特定的約束，直接使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于函數(shù) ，則需要著重考慮，因為 需要滿足壓縮映射的條件，而且與不動點計算相關(guān)。

4、入門|一文簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文簡要介紹了什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其運行原理，并給出了一個RNN實現(xiàn)示例。什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)... 入門| 一文簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文簡要介紹了什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其運行原理，并給出了一個 RNN 實現(xiàn)示例。

5、很喜歡 最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一文對算法原理的解釋，語言活潑，案例簡單，由淺入深。

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