利物浦签巨星,破亿转会费,阵容升级!

24直播网 2025-06-02 01:59:00 528

北京时间今日凌晨,利物浦足球俱乐部正式宣布签下勒沃库森队的右边翼卫弗林蓬,据透露,红军将分三期支付总计3500万欧元的转会费用。这一消息的发布并未意味着利物浦的引援行动就此结束,他们的目光已经转向了另一支“药厂”的核心球员——德国新星维尔茨。

维尔茨无疑是一位才华横溢的球员。他年仅22岁,已经展现出世界级中场的实力。前拜仁慕尼黑技术总监对他赞不绝口,认为他是一位与众不同的球员。在2023至2024赛季,他所效力的勒沃库森队以不败战绩夺得德甲联赛冠军,打破了拜仁长达11年的统治。维尔茨在球队中的调度能力,由守转攻的打法以及在禁区外的侵略性使他成为了球队的“阵眼”。本赛季,他的表现更加出色,不仅在德甲联赛中收获了10粒进球和12次助攻的两双数据,还完成了82次盘带过人,展现了他近乎完美的控球技术。

维尔茨的出色表现引起了多支豪门球队的关注。不仅利物浦对他垂涎三尺,德甲班霸拜仁慕尼黑和英超豪门曼城也希望将他招致麾下。特别是曼城,他们正在寻找一位能够接替德布劳内离队后空缺的球员。然而,在竞争队伍中,拜仁似乎占据了先机,他们对德国球员有着天然的优势。就在一周前,利物浦还认为维尔茨可能会留在德国,但很快他们得知维尔茨更倾向于加盟利物浦。

为了得到维尔茨,利物浦开出了1.09亿英镑含附加条款的报价,这一数字接近此前切尔西创下的转会费记录。这一报价也得到了勒沃库森方面的认可,双方正在进一步讨论附加条款的细节。这些附加条款的实现难度不大,可能包括球队晋级欧冠等条件。对于利物浦来说,除了转会费外,维尔茨的个人条款不会构成问题。

若维尔茨能够成功加盟利物浦,他将与弗林蓬携手成为球队的新力量。弗林蓬与维尔茨关系良好,他的到来也为维尔茨的加盟铺平了道路。对于利物浦而言,如果交易能够顺利完成,他们将进一步升级左右两条边路和中场,为下赛季的联赛卫冕提供更加坚实的保障。不仅如此,利物浦还在积极推进伯恩茅斯左后卫克尔克兹的交易,旨在打造一支更加强大的球队阵容。

总之,利物浦在引援方面的动作不断,他们的目标明确,策略清晰。若能成功引进维尔茨等强力球员,利物浦将在未来的比赛中更具竞争力,期待他们在下赛季的精彩表现。

nn.MSELoss()和nn.BCELoss()的区别和联系

`nn.MSELoss()` 和 `nn.BCELoss()` 是 PyTorch 中用于计算损失(loss)的两个常用函数。它们都用于机器学习模型的训练过程中以衡量模型预测与实际标签之间的差距(或称为误差)。以下是它们之间的区别和联系:

### 区别:

1. **损失函数类型**:

- `nn.MSELoss()`:均方误差损失(Mean Squared Error Loss)。它通常用于回归问题或连续输出的情况(如预测数值),因为其可以衡量实际值与预测值之间的平方差。

- `nn.BCELoss()`:二元交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss)。它主要用于二分类问题或二值输出的情况(如 0 或 1),衡量预测概率与实际标签之间的差异。

2. **输出与标签的格式**:

- `nn.MSELoss()`:输出和标签都需要是实数或浮点数类型的张量(Tensor)。

- `nn.BCELoss()`:输出通常是概率值(如 sigmoid 或 softmax 的输出),而标签需要是二值的(0 或 1)。

3. **计算方式**:

- `nn.MSELoss()`:计算预测值与实际值差的平方的平均值。

- `nn.BCELoss()`:基于 Sigmoid 函数或类似的激活函数计算出的预测概率与实际标签之间的交叉熵损失。

### 联系:

- 两者都是用于计算预测与真实值之间的差异(损失),并帮助模型进行优化。

- 两者都可以通过反向

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