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三重态损失的有效硬数据采样

三重态损失是指在深度学习中用于训练人脸识别模型的一种损失函数。它是由ArcFace损失、人脸特征向量的归一化以及余弦相似度计算三个部分组成的。

ArcFace损失：ArcFace是一种用于人脸识别的监督学习方法，通过将人脸特征向量映射到一个高维球面空间，使得同一人的特征向量更加接近，不同人的特征向量更加分散。ArcFace损失函数可以有效地增强人脸识别的准确性和鲁棒性。
人脸特征向量的归一化：为了使得人脸特征向量具有更好的可比性，通常会对其进行归一化处理，即将其转化为单位长度的向量。这样可以消除特征向量的尺度差异，使得不同特征向量之间的距离更具有可比性。
余弦相似度计算：在人脸识别中，通常使用余弦相似度来度量两个人脸特征向量之间的相似程度。余弦相似度的取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示两个特征向量越相似，值越接近-1表示两个特征向量越不相似。

三重态损失的有效硬数据采样是指在训练过程中，通过对人脸图像进行采样，获取具有代表性的样本数据，以提高模型的训练效果和泛化能力。有效的硬数据采样可以包括以下几个方面：

数据平衡采样：确保训练数据中每个类别的样本数量相对均衡，避免某些类别的样本数量过多或过少对模型训练造成偏差。
硬样本挖掘：通过挖掘难样本，即那些被模型错误分类的样本，将其加入训练集中，以增加模型对于难样本的学习能力。
数据增强：通过对原始图像进行旋转、平移、缩放、镜像等操作，生成更多的训练样本，增加模型的泛化能力。
重要样本选择：根据样本的重要性或关注度，有选择地对某些样本进行加权，使其在训练过程中更具有影响力。

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深度学习+度量学习的综述

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YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列

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不可忽视的PHP数据精度损失问题

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提取数据中的有效信息

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作者 | 慕苏【简介】本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样，替代对抗攻击方法中常用的随机采样，使得目标模型的输出尽可能多样化，以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。...在白盒攻击中，随机采样被用于寻找对抗样本的初始化过程；在黑盒攻击中，随机采样被用来探索生成对抗样本的更新方向。...因此，本文作者提出一种新的采样策略——输出多样化采样（ODS），目的在于让样本的输出尽可能多样化。如下图左侧红色实线箭头所示，输入空间的采样结果，映射到输出空间，也能具有很大的多样性。...此外，相比于基于MNIST数据集训练的模型，ODI方法在基于CIFAR-10和ImageNet数据集训练的模型上显示出了更大的优势（ODI的结果和naïve的结果差距更大）。...由于基于CIFAR-10和ImageNet的模型具有更强的非线性，因此输入空间和输出空间两者的多样性之间的差距更大，而ODI由于使得样本输出足够多样化，故而有效增强了对抗攻击的性能。

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A Shape Transformation-based Dataset Augmentation Framework for Pedestrian Detection

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TTSR：用Transformer来实现端到端的超分辨率任务 | CVPR2020

图2.提出的纹理变换器Transformer。Q，K、Vare分别是从上采样的LR图像，依次向下/上采样的Ref图像和原始Ref图像中提取的纹理特征。...依次对Ref应用具有相同4倍因子的bicubic下采样和上采样，以获得与LR↑domain-consistent的Ref↓↑。...Adversarial loss（对抗损失）生成对抗网络被证明可以有效生成清晰且视觉上令人满意的图像。...这种传递感知损失将预测的SR图像约束为具有与传递的纹理特征T相似的纹理特征，这使更有效地传递Ref纹理。四、实现细节可学习的纹理提取器包含5个卷积层和2个合并层，它们以三种不同的比例输出纹理特征。...在Sun80和Manga109数据集上仍然具有最佳性能，在其他两个数据集CUFED5和Urban100上，TTSR模型可以达到与最新模型相当的性能。 2、定性评估 ? ? 提升效果还是很明显的。

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【数据分析可视化】时间序列数据的采样和画图

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 生成时间索引的Series序列 t = pd.date_range...27 1.515246 2019-12-28 -0.622776 2019-12-29 0.609221 Freq: D, Length: 363, dtype: float64 # 采样月份数据...(将值放进新的Series，但pd实现了一个更方便的方法) s1['2019-01'].mean() 0.05791979036590383 # pd实现了时间采样(天数据->月数据) s_m1 =...0.132957 2019-11-30 0.076836 2019-12-31 0.203451 Freq: M, dtype: float64 # (天->小时)resample提供了填充数据的几种方式...# 画图 import matplotlib.pyplot as plt plt.show() # 改成每周采样 week_df = DataFrame() week_df['AL'] = df['AL

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处理不平衡数据的过采样技术对比总结

过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。...随机过采样简单地复制少数样本，而SMOTE和ADASYN策略性地生成合成的新数据来增强真实样本。什么是过采样过采样是一种数据增强技术，用于解决类不平衡问题（其中一个类的数量明显超过其他类）。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。...这样做的好处是当数据集规模较小时，可以有效地提高少数观测值，而不需要收集额外的真实世界数据。 imbalanced-learn 库中的randomoverampler可以实现过采样的过程。...__name__}") fig.tight_layout() 可以看到如果不进行过采样，那么少数类基本上没法区分。通过过采样的技术，少数类得到了有效的区分。

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EXCEL数据有效性这种是我们日常做的最多的一种方式，很多的数据都是我们手动的去输入，这种也是效率最低并且出错率做大的一种做法，但是如果你可以用EXCEL的一些函数或者数据有效性的方法就可以减少出错率提升效率...，这里我们讲解几个常用的技巧 • 数据有效性选择数据有效性主要是可以帮我我们减少数据输入的错误，我们在做数据报表的时候，有时候需要下面的各个分公司的HR来进行一些数据的输入，然后有可能他们对于填入数据的不理解...所以这个时候我们就可以这些需要录入的数据进行数据有效性的设置，让他可以直接选择数据，而不是输入数据，比如人员的离职类型，我们就可以设置有效性来选择是主动离职还是被动离职，这样就不需要你手动在进行输入。...• 整数有效性设置这个有效性是对单元格内整数的一个数据数据范围值的一个设定，我们有时候在输入年龄，工龄的时候都是整数，这个时候就需要在单元格里做这样的一个整数的有效性设置。 ? 6.4....EXCEL数据自定义除了数据的有效性，我们也可以对数据做自定义，通过数据自定义，我们可以规范数据的输入方式，提升数据录入的效率。

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数据结构003：有效的数独

题目请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。...数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）注意：一个有效的数独（部分已被填充）不一定是可解的。只需要根据以上规则，验证已经填入的数字是否有效即可。...但由于位于左上角的 3x3 宫内有两个 8 存在, 因此这个数独是无效的。...题解图片通过上面的分析，我们的实现代码如下： class Solution { public: bool isValidSudoku(vector>& board...由于数独的大小固定，因此空间的大小也是固定的，空间复杂度也为。

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