R语言描述性统计哈桑你好
时间: 2023-10-23 16:07:24 浏览: 84
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详细介绍基于生成对抗网络中的损失哈桑农户
哈桑损失(Hinge Loss)是一种常用的生成对抗网络(GAN)中的损失函数,主要用于训练GAN中的判别器(Discriminator)。相比于传统的交叉熵损失函数,哈桑损失可以更好地应对训练过程中的梯度消失问题,从而提高GAN的稳定性和生成效果。
哈桑损失的表达式为:
$L_D = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(1-y_i)max(0,1-\hat{y_i})+y_imax(0,1+\hat{y_i})$
其中,$n$ 表示样本数量,$y_i$ 表示第 $i$ 个样本的真实标签,$\hat{y_i}$ 表示第 $i$ 个样本的模型预测结果。如果 $y_i=1$,则表示该样本属于正类,否则表示该样本属于负类。
哈桑损失的意义是:对于正类样本,希望模型的预测结果 $\hat{y_i}$ 越大越好,此时损失为 $max(0,1-\hat{y_i})$;对于负类样本,希望模型的预测结果 $\hat{y_i}$ 越小越好,此时损失为 $max(0,1+\hat{y_i})$。同时,为了保证模型对于正类和负类样本的预测结果都具有一定的区分度,损失函数中加入了一个 $1-y_i$ 或 $y_i$ 的权重系数。
在GAN中,哈桑损失通常用于训练判别器,通过最小化判别器的损失函数,使其能够准确地区分真实样本和生成样本。同时,哈桑损失还可以与其他损失函数(如生成器的对抗损失和重构损失)一起使用,共同训练GAN模型。
matlab解决某国有一座著名的 仔斯兰教堂,它以中央大厅的金色巨大拱形圆顶名震退迹,因年久失修,国王下令将教堂顶部重新贴金箔装饰。 据档案记载,大厅的顶部形状为半球 面,其半径为 30m. 考虑到可能的损耗和其他技术因素,实际用量将会比教堂顶部面积多 1.5%.据此,国王的财政大豆拔出了可制造 5800.m?有规定厚度金箔的黄金.建筑商人哈桑路通 数学,他计算了一下,觉得黄金会有盈余.于是,他以较低的承包价得到了这项装饰工程.但在施工前的测量中,工程师发现教堂顶部实际上并非是一个精确的半球面而是半椭球面,其半 立轴恰是 30m,而半长轴和半短轴分 别是 30.6m 和29.6m. 这一来哈桑犯了愁,他担心黄金是否还有盈余,甚至可能短缺,最后的结果究竞如何呢?详细matlab步骤
步骤如下:
1. 定义半长轴、半短轴和半立轴:
```
a = 30.6; % 半长轴
b = 29.6; % 半短轴
c = 30; % 半立轴
```
2. 计算半椭球面积:
```
S_ellipsoid = 4/3 * pi * a * b * c;
```
3. 计算实际用量的黄金面积:
```
S_gold = S_ellipsoid * 1.015; % 1.5% 增加的面积
S_total = S_ellipsoid + S_gold; % 实际用量的黄金面积
```
4. 判断黄金面积是否有盈余或短缺:
```
gold_per_unit_area = 1.0e6 / 5800; % 黄金每平方米的用量
S_available = gold_per_unit_area * 5800; % 可制造的黄金面积
if S_total > S_available
disp('存在盈余');
elseif S_total < S_available
disp('存在短缺');
else
disp('不存在盈余或短缺');
end
```
完整代码如下:
```
a = 30.6; % 半长轴
b = 29.6; % 半短轴
c = 30; % 半立轴
S_ellipsoid = 4/3 * pi * a * b * c;
S_gold = S_ellipsoid * 1.015; % 1.5% 增加的面积
S_total = S_ellipsoid + S_gold; % 实际用量的黄金面积
gold_per_unit_area = 1.0e6 / 5800; % 黄金每平方米的用量
S_available = gold_per_unit_area * 5800; % 可制造的黄金面积
if S_total > S_available
disp('存在盈余');
elseif S_total < S_available
disp('存在短缺');
else
disp('不存在盈余或短缺');
end
```
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