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。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 node-v21.5.0-linu
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....
线性空间和度量空间是两种基本空间,可以认为两者正交。前者定义在满足八种运算性质的域上,将其中的元素(几何向量、矩阵、函数等)称为向量;后者为集合中的元素定义了元素间距离的度量在线性空间的基础上定义范数,构成赋范线性空间由范数可以诱导出内积,而内积只能诱导l2-norm。因此内积空间(线性空间+内积)是比赋范线性...
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...