常见损失函数

1.损失函数

损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关经济成本机会成本的实数上的一种函数,较常运用在统计学统计决策理论经济学中。损失函数参数的真值为(θ),决策的结果为d ,两者的不一致会带来一定的损失,这种损失是一个随机变量,用L(θ,d)表示。

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神经网络中的前向传播与后向传播

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$f(z)$为激励函数,关于激励函数(又称激活函数)的总结
隐藏层1输入

隐藏层1输出

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深度学习中Keras vs Pytorch

深度学习框架Keras与Pytorch的区别与优劣翻译
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优化算法总结

AdaGrad(Adaptive Gradient)自适应梯度

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Python中遇到的问题

1.列表的初始化

当初始化一个n×n的列表时不能使用如下方法,

In [1]: l=[[0]*3]*3 #如此初始化会导致其它行仅是第一行的引用而不是copy

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Python常用方法

1.sorted排序

sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])

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Linux常用命令

Linux中的一些常用命令,tar

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UML图介绍

1.用例视图

1.1用例图

描述角色以及角色与用例之间的连接关系。说明的是谁要使用系统,以及他们使用该系统可以做些什么。

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边缘计算系统中延迟敏感任务的成本有效调度

摘要

边缘计算作为一种新兴的计算模型,可以将具有有限计算资源和能量的物联网(IoT)设备的延迟敏感计算任务卸载到边缘云。在边缘计算系统中,多个服务器放置在IoT设备附近的网络边缘上以处理卸载的任务。边缘计算系统的一个关键问题是如何在完成卸载任务的同时降低系统成本。在本文中,我们研究任务调度问题,以降低边缘计算系统的成本。我们将任务调度问题建模为优化问题,其目标是在满足所有任务的延迟要求的同时最小化系统成本。然后,我们证明了所提出的优化问题是NP难的。为了有效地解决这个优化问题,我们提出了一种任务调度算法,称为两阶段任务调度成本优化(TTSCO)。我们通过与最优解进行比较来验证算法的有效性。结果表明,对于我们使用的95%的数据集,近似比率小于1.2。性能评估表明,该算法能够有效降低边缘计算系统的成本,同时满足所有任务的延迟要求。索引术语 - 边缘计算;任务调度;延迟敏感的任务;成本效益;

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java注解的使用

1.三种标准注解

  • @Override,表示当前的方法定义覆盖了父类中的方法。必须要有相同的方法签名即(方法名,参数类型,参数顺序,参数个数)都一样。否则在编译过程中发出错误提示。

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