self.total_gradient_norm = named_copy(l2_norm(self.gradients.values()),"total_gradient_norm") self.steps, self.step_rule_updates = ( self.step_rule.compute_steps(self.gradients)) self.total_step_norm = named_copy(l2_norm(self.steps.values()),"total_step_norm") 开发者ID:Fdenpc,项目...
可视化 L1-norm 和 L2-norm 损失函数之间的差异 用于视觉验证 L1-norm 和 L2-norm 损失函数稳定性属性的脚本。 实验设计: 用变化的 y = b * x + c + random_number 生成 N 个基本点。 生成具有明显超出此范围的异常点的 M 个数据集。 绘制M 个图以查看不同的异常点将如何导致不同的模型表现。点...
print('0x01的NORM_HAMMING:',cv2.norm(arr,cv2.NORM_HAMMING) ) print('0x01的NORM_HAMMING2:',cv2.norm(arr,cv2.NORM_HAMMING2) ) arr = np.array([[0,0],[0,0x03]],dtype=np.uint8) print('0x03的NORM_HAMMING:',cv2.norm(arr,cv2.NORM_HAMMING) ) print('0x03的NORM_HAMMING2:',cv2....
cv2.__version__)img_src=cv2.imread('..\\samples\\data\\lena.jpg')#,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)val=cv2.norm(img_src,cv2.NORM_L2)print('lena图像L2范数:',val)val=cv2.norm(img_src,cv2.NORM_L2SQR)print('lena图像L2范数平方:',val)val=cv2.norm(img_src,cv2.NORM_L1)print('lena...