损失函数,最大似然损失函数公式

损失函数，最大似然损失函数公式？

−yi​logΠ(xi​)−(1−yi​)log(1−Π(xi​)

yolo的损失函数怎么改？

1. 可以改变2. YOLO的损失函数可以通过调整权重和损失项来改变。例如，可以增加物体边界框的损失权重，以便更加关注物体的准确定位；或者可以调整分类损失项的权重，以便更加关注物体的分类准确性。此外，还可以尝试使用其他的损失函数形式，如Focal Loss等，来改进YOLO的性能。3. 此外，还可以通过引入一些先进的目标检测算法，如YOLOv4、YOLOv5等，来改进YOLO的损失函数。这些算法在YOLO的基础上进行了一系列的改进和优化，可以提升目标检测的准确性和效率。因此，通过改变YOLO的损失函数，可以进一步提升其性能和应用范围。

驻波入射波与反射波公式？

反射y2=-Acos2π(x/λ-t/T),

驻波y1+y2=2Asin(2πx/λ)sin(2πt/T),

波节x=kλ,波腹x=(k+1/2)λ,k=0,1,2.

损失函数与正则化系数之间是？

是限制关系，为防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，通常会在损失函数的后面添加一个正则化项。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓【惩罚】是指对损失函数中的某些参数做一些限制。

损失函数收敛意义？

函数收敛域的意义:

首先，常数项级数是没有收敛域的，他们要不收敛，要不就发散。而函数项级数，他含有未知的x，相当于一个函数，只有函数x在收敛域之中，级数才收敛，不在收敛域中就发散（两个端点要考虑）。

然后，收敛是一个经济学、数学名词，是研究函数的一个重要工具，是指会聚于一点，向某一值靠近。收敛类型有收敛数列、函数收敛、全局收敛、局部收敛。