一、实验目的：熟悉变换编码的图像压缩方法 二、实验内容：以所给图像为例，采用dct进行图像压缩编码，通过改变模板矩阵中非零元素的个数，得到不同缩编码图像, 根据公式 ，编写程序计算原图像和dct变换后得到的图像之间的均方误差。用到的matlab函数为im2double,dctmtx,blkproc。 ...
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2019-06-13 18:46:09
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一般线性回归我们用均方误差作为损失函数。损失函数的代数法表示如下： J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)?yi)2J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)?yi)2 进一步用矩阵形式表达损失函数： J(θ)=12(Xθ?Y)T(Xθ ...
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2019-05-08 21:34:06
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近期比较忙, 抽空出来5.1开源献礼. 但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. <<语音增强-理论与实践>> 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE. 资料见: <<Speech enhancement using a minimum mean-square erro ...
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2019-05-02 00:02:55
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为了求得参数θ，也可以不用迭代的方法（比如梯度下降法），可以采用标准方程法一次性就算出了θ。 标准方程法介绍： （1） 这里面，X的第一列是人为添加的，为了方便运算的，都置为1，后面才是真正的特征。 （2） 下面是样本对应的输出： （3） 设拟合函数为： h(x) = θ0 * x0 + θ1 * ...
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2019-04-21 13:02:47
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RDO: 平均误差（SSD/SSE）、均方误差（MSE）、绝对误差和（SAD）、峰值信噪比（PSNR） min D subject to R < Rc 拉格朗日优化（λ为拉格朗日乘子）： min J, where J = D +λR RLO: The performance loss P(D) – ...
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2019-04-02 19:50:56
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常见损失函数记录，主要是自己记一下公式，没啥讲解 均方误差，绝对值损失，0 1损失 最简单的几种，没啥好说的 $$ L(Y, f(X))=(Y f(X))^{2} \\ L(Y, f(X))=\left\{\begin{array}{ll}{1,} & {Y \neq f(X)} \\ {0,} & ...
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2019-03-14 14:59:01
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分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍 1、MSE（Mean Squared Error）均方误差 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟，这不就是线性回归的损失函 ...
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2019-02-21 23:17:30
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Keras 文档http://keras.io 使用GPU加速模型训练： 训练深度神经网络的一些策略，用于提升模型精确度 1）选择合适的代价函数loss：MSE （Mean Squared Error）均方误差，Cross Entropy交叉熵。当输出层为softmax层时，选择交叉熵代价函数更为科 ...
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2019-02-03 18:24:02
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1. PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 $m×n$ 的干净图像 $I$ 和噪声图像 $K$，均方误差 $(MSE)$ 定义为： $$MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m 1}\sum_{j=0}^{n 1}[I( ...
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2018-11-24 17:08:39
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