lr损失函数（LR里面删除的照片怎么恢复？从磁盘删除）

1. lr算法原理
2. LR里面删除的照片怎么恢复？从磁盘删除
3. pytorch怎么用
4. lrraw导出成jpg格式后怎么变小了

lr算法原理

、算法原理

LR算法：通过线性映射和sigmoid转换确定{0,1}间条件概率。

1.1 模型表达(Objective Function)

逻辑回归也被称为对数几率回归，用条件概率分布的形式表示 P(Y|X)，这里随机变量 X 取值为 n 维特征向量，例如x=(x(1),x(2),...,x(n))x=(x(1),x(2),...,x(n))。

当Y 取值为 1时：

LR（Logistic Regression）算法是一种经典的分类算法，其原理如下：

假设函数：LR算法假设分类结果服从逻辑分布，即Sigmoid函数，其形式为：hθ(x)=11+e−θTxhθ(x)=1+e−θTx1 其中，θθ是模型参数，xx是输入特征向量。

损失函数：LR算法使用最大似然估计方法来确定模型参数。对于给定的训练数据集，假设样本的标签为yiyi，则样本的似然函数为：L(θ)=∏i=1mhθ(xi)yi(1−hθ(xi))1−yiL(θ)=∏i=1mhθ(xi)yi(1−hθ(xi))1−yi 对数似然函数为：l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))]l(θ)=∑i=1m[yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))] 损失函数为：J(θ)=−1ml(θ)J(θ)=−m1l(θ)

梯度下降：LR算法使用梯度下降法来最小化损失函数。梯度下降的更新公式为：θj=θj−α∂J(θ)∂θjθj=θj−α∂θj∂J(θ) 其中，αα是学习率，∂J(θ)∂θj∂θj∂J(θ)是损失函数对参数θjθj的偏导数。

正则化：为了防止过拟合，LR算法通常会使用正则化方法。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
LR算法的主要思想是通过训练数据集来确定模型参数，从而实现对新样本的分类。它具有简单、易于实现、计算量小等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。

LR里面删除的照片怎么恢复？从磁盘删除

磁盘删除的文件可以用软件恢复，你可以用 全能文件恢复。生活中最常见数据丢失了，无论是硬盘还是u盘内存卡等等，一般常见的数据丢失都可以用恢复工具来找回的。不过，建议用正版安全的工具，别下载所谓的破解版，损坏了数据那就损失大了。不要因小失大，选择值得信任的数据恢复工具很重要。

pytorch怎么用

pytorch教程如下：

（1）将模型保存下来，一般使用torch.save(model.state_dict(), path)这个函数来进行保存；

（2）加载模型，使用torch.load(path)函数来实现；

（3）运行模型，使用模型执行预测任务。

lrraw导出成jpg格式后怎么变小了

在将 RAW 格式的图像导出为 JPG 格式时，可能会发生图像质量损失的情况，导致图像变小。这是因为 JPG 是一种有损压缩格式，它会丢弃一些原始数据以减小文件大小。

为了避免这种情况，您可以尝试以下方法：

  1. 将 RAW 格式的图像转换为 PNG 或 TIFF 格式，然后再将其导出为 JPG 格式。这些格式通常不会进行有损压缩，因此可以保留更多的图像质量。

  2. 在导出 JPG 格式之前，调整导出设置以优化图像质量。例如，您可以增加图像的分辨率、减少色彩深度或调整压缩质量等。但是请注意，这可能会导致图像文件更大。

  3. 如果您需要在网页上使用 JPG 图像，请考虑使用 WebP 格式。WebP 是一种无损和有损压缩格式，可以在保持图像质量的同时减小文件大小。

到此，以上就是小编对于LR损失函数推导的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。