Search results
13 paź 2023 · S(z) = 1 / (1 + e^{-z}) Hàm Sigmoid nhận đầu vào là một giá trị z bất kỳ, và trả về đầu ra là một giá trị xác suất nằm trong khoảng [0, 1]. Khi áp dụng vào mô hình Hồi quy Logistic với đầu vào là ma trận dữ liệu X và trọng số w, ta có z = Xw.
4 mar 2017 · Trước hết, chúng ta cần một vài đại lượng để đánh giá chất lượng của mô hình trên training data và test data. Dưới đây là hai đại lượng đơn giản, với giả sử \(\mathbf{y}\) là đầu ra thực sự (có thể là vector), và \(\mathbf{\hat{y}}\) là đầu ra dự đoán bởi mô hình:
VNOI Roadmap. 🔥VNOI Roadmap là một lộ trình hoàn chỉnh bao gồm các chủ đề được đánh giá độ khó từ 1 đến 5 sao, dành cho mọi đối tượng từ học sinh đến sinh viên, đặc biệt là các bạn mới bắt đầu tiếp xúc với Tin học.
27 sty 2017 · Lúc này bài toán tìm giá trị lớn nhất (maximum likelihood) trở thành bài toán tìm giá trị nhỏ nhất của hàm mất mát (hàm này còn được gọi là negative log likelihood): \[ \begin{eqnarray} J(\mathbf{w}) = -\log P(\mathbf{y}|\mathbf{X}; \mathbf{w}) \newline = -\sum_{i=1}^N(y_i \log {z}_i + (1-y_i) \log (1 ...
Bước 1: Nêu giả thuyết. Bước 2: Xác định thống kê thử nghiệm thích hợp. Bước 3: Chỉ định mức ý nghĩa. Bước 4: Phát biểu quy tắc quyết định. Bước 5: Thu thập dữ liệu và tính toán thống kê thử nghiệm. Bước 6: Đưa ra quyết định liên quan đến giả thuyết. 2. Giả thuyết không và giả thuyết thay thế.
Các bước để thiết lập bài toán giải bằng deep learning là gì? Xử lý dữ liệu: Chia ra tập train, tập val, tập test. Thiết lập model để cho máy học. Thiết lập hàm loss function. Tìm tham số bằng cách tối ưu hàm loss function, trong đó cố gắng chọn learning rate phù hợp.
Hàm lỗi trong YOLO được tính trên việc dự đoán và nhãn mô hình để tính. Cụ thể hơn nó là tổng độ lôĩ của 3 thành phần con sau : Độ lỗi của việc dự đoán loại nhãn của object - Classifycation loss. Độ lỗi của dự đoán tọa độ tâm, chiều dài, rộng của boundary box (x ...
