m = (margin>0).astype(int) f=np.sum(m,axis=1) m[np.arange(n),y]=-f dW= X.T.dot(m)/n + 2*reg*W
时间: 2024-05-28 07:14:30 浏览: 8
这是一个机器学习中的损失函数,其中包含了三个部分。第一部分是 margin>0 的判断,将其转换为 0 或 1 的二元变量 m。第二部分是计算每个样本的总 margin 数量 f。第三部分是对权重矩阵 W 进行梯度下降,其中包含两个部分:第一个部分是 X.T.dot(m)/n,表示每个样本对权重的贡献;第二个部分是 2*reg*W,表示正则化项对权重的影响。其中,X 是输入数据矩阵,y 是标签向量,n 是样本数量,reg 是正则化参数。
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num_a=(data1_a == 0).astype(int).sum(axis=1)是啥意思
这行代码是对名为`data1_a`的数组进行操作。首先,它会将`data1_a`中每个元素与0进行比较,生成一个布尔型数组,其中`True`表示相应位置上的元素等于0,`False`表示不等于0。
然后,`.astype(int)`将布尔型数组转换为整数型数组,将`True`转换为1,将`False`转换为0。
最后,`.sum(axis=1)`对整数型数组进行求和操作,其中`axis=1`表示按行求和。这将返回一个包含每行中等于0的元素数量的一维数组。
np.mean(frame_corners, axis=0).astype(np.int32)
这行代码的作用是计算一个矩形框的中心点坐标。其中,`frame_corners` 是一个二维数组,记录了矩形框的四个顶点的坐标。`np.mean(frame_corners, axis=0)` 表示对 `frame_corners` 沿着第 0 维(即行)求平均值,得到一个一维数组,其元素分别是四个顶点的 x 坐标和 y 坐标的平均值。然后使用 `astype(np.int32)` 将这个一维数组的元素类型转换为整型,得到最终的中心点坐标。