损失函数

最新推荐文章于 2024-01-20 09:39:45 发布
翻译 最新推荐文章于 2024-01-20 09:39:45 发布 · 1.4k 阅读 · 1
文章标签：

#损失函数

本文解释了损失函数的概念及其在统计学、统计决策理论和经济学中的应用，着重介绍了损失项的五种计算方法，即0-1损失、hinge损失、log损失、平方损失和Boosting，并详细阐述了正则项的作用，为读者提供了一个清晰的框架来理解这两个关键概念在机器学习中的重要性。

今天看一篇论文时，碰到hinge loss，不知道是个什么东西，于是上网查了下，找到了一篇介绍loss function的英文文献（http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf），还不错，于是决定翻译下，方便以后用。在这之前，先解释下损失函数吧，在统计学，统计决策理论和经济学中，损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。由此可以看出，损失函数达到最小值时，成本最小。

1.损失函数的形式定义

这里写图片描述
由式（14.1）可知损失函数包括两部分：损失项和正则项。

2.损失项

损失项有五种计算方法

(1)0-1 loss
这里写图片描述
(2) hinge loss
这里写图片描述
(3)log loss
这里写图片描述
(4)squared loss

这里写图片描述

(5)Boosting
这里写图片描述

3.正则项

下面介绍几种比较有用的正则项这里写图片描述（式14.1的后部分）
这里写图片描述

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）
weixin_33847182的博客
06-23 2062
最近太忙已经好久没有写博客了，今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧，以前对损失函数的理解不够深入，没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围，如果文中有任何错误，请各位朋友指教，谢谢~ 　　损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风...
精选资源
自定义损失函数长短期神经网络，自定义损失函数LSTM神经网络（代码完整，数据齐全，公式齐全）
08-18
基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行回归预测，自定义损失函数，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科...
Pytorch十九种损失函数的使用详解
12-20
在PyTorch中，损失函数是深度学习模型训练的核心组成部分，它们用于衡量模型预测与实际目标之间的差距。这里我们将详细探讨十九种PyTorch损失函数的使用，主要介绍其中的几种常见类型。 首先，损失函数的基本使用...
精选资源
YOLOV3-损失函数及其源代码理解
01-06
YOLOV3-损失函数及其源代码理解（yolo_layer.c） 讲得好 https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/821 x,y,w,h 损失 原版的bbox损失为MSE，其后又GIOU，DIOU… delta即为求完损失的梯度 公式对应图 思路及具体...
keras:model.compile损失函数的用法
09-16
在深度学习领域，模型的训练过程是通过优化算法最小化损失函数来完成的。Keras 是一个高级神经网络 API，构建在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 之上，提供了简单易用的接口来构建和训练神经网络。在 Keras 中，`model....
精选资源
【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解
01-07
在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1...
yolo v1 目标检测算法的损失函数详尽代码注解
05-02
应该是目前为止互联网上能找到的关于yolo v1目标检测开源算法损失函数的最详尽的代码注释了吧！对于初学人工智能的朋友们应该有所帮助。
损失函数（loss function）
fakerth的博客
10-11 1664
神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态，以这个指标为基准，寻找最优权重参数。神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数。神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function）。损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合。
损失函数1
AlanVictory的博客
10-30 584
损失函数作为深度学习中最重要的一部分，有必要花时间好好学习和理解一下。本系列从基础开始，梳理各个损失函数的概念和原理。
CV目标检测-化劲儿-损失函数设计
Etc_in_the_great的博客
12-20 281
匹配策略 从ground truth boxes出发，寻找与每个ground truth boxes有最大的jaccard overlap(IOU)的proior bbox，这样就能保证每一个ground box一定与一个prior bbox对应起来。反之，若一个prior bbox没有与任何ground truth进行匹配，那么该prior bbox只能与背景匹配，就是负样本。 一个图片中ground truth是非常少的，而prior bbox却很多，如果仅按第一个原则匹配，很多prior bbox会
目标检测损失函数
alex1801
12-08 6797
损失由两部分组成，分别是类别误差损失以及定位误差损失。 1、分类损失 采用一个二分类的softmax loss用来做分类，分类损失如下： 其中，Sj为最后一层的softmax输出，T为类别数，yi为对应的真值标记。 2、smooth L1 Loss 常用的L1、L2损失定义如下： smooth L1 用来做回归，公式如下： 其中x、y、w、h分别为目标的中心点及宽高，ti为真值、ui为对...
目标检测--损失函数
Cai_Xu_Kun的博客
04-27 1063
仅作个人学习，侵权删。 大部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485. 损失函数分类1、 Classification Error（分类错误率）2 、Mean Squared Error (均方误差)3 、Cross Entropy Loss Function（交叉熵损失函数）4 、Focal loss 损失函数分类 1.预测政治倾向例子 我们希望根据一个人的年龄、性别、年收入等相互独立的特征，来预测一个人的政治倾向，有三种可预测结果：民主党、共和党、其他党。假设
目标检测中的损失函数
weixin_45760926的博客
01-20 1070
目标检测中常见的损失函数
条件损失函数
最新发布
12-12
### 条件损失函数的定义 条件损失函数是一种在特定条件下使用的损失函数，它根据某些条件来选择不同的损失计算方式。与普通损失函数不同，条件损失函数并非单纯地衡量模型预测值与真实值的差异，而是会考虑额外的条件信息，使得损失的计算更加灵活和精准。 ### 条件损失函数的应用场景及示例 #### 目标检测任务 在目标检测任务中，根据检测目标的大小、类别等条件选择不同的损失函数。对于小目标可以使用专门针对小目标设计的损失函数，对于大目标使用普通的损失函数。以下是一个简单的伪代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义模型 model = ... # 定义不同的损失函数 small_object_loss = ... # 假设已经定义好针对小目标的损失函数 large_object_loss = nn.CrossEntropyLoss() # 训练过程 for input, target in dataloader: predictions = model(input) # 假设根据目标大小判断使用哪种损失函数 if is_small_object(target): loss = small_object_loss(predictions, target) else: loss = large_object_loss(predictions, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` #### 图像生成任务 在图像生成任务中，可以根据生成图像的某些特征（如清晰度、色彩分布等）来选择不同的损失函数。例如，当生成图像的清晰度较低时，使用能够增强清晰度的损失函数；当色彩分布不准确时，使用色彩相关的损失函数。 ### 条件损失函数的优势 - **提高模型的针对性**：能够根据不同的条件选择合适的损失函数，使模型在不同的情况下都能得到更好的优化，提高模型在特定任务上的性能。 - **增加模型的灵活性**：可以适应更复杂的任务需求，处理多样化的数据和场景。 ### 条件损失函数的挑战 - **条件判断的准确性**：条件的判断需要合理的依据和准确的方法，否则可能会选择不恰当的损失函数，影响模型的训练效果。 - **损失函数的选择和组合**：需要根据具体任务和数据特点选择合适的损失函数，并合理组合使用，这需要一定的经验和实验。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值