loss集合

最新推荐文章于 2023-12-30 18:32:07 发布
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本文介绍了两种深度学习中常用的损失函数：Hinge Loss和Pairwise Loss。Hinge Loss常用于支持向量机，通过最大化正样本与负样本之间的边际来工作，当损失小于0时，其值设为0。而Pairwise Loss则通过计算正样本得分与负样本得分的差的对数来度量，适用于排名问题。这两个损失函数在实际应用中对于模型训练和优化有着重要作用。
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钱多多先森
05-24 2277
分类损失学习汇总
深度学习loss总结：nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss,nn.KLDivLoss等
@bangbang的博客
11-19 1351
交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出(target)，概率分布q为实际输出(pred),HpqH(p,q)HpqPytorch中的CrossEntropyLoss()函数而是交叉熵的另外一种方式计算得到的：Pytorch中函数的主要是将和NLLLoss最小化负对数似然函数）合并到一块得到的结果(1)首先对预测值pred进行softmax计算：其中softmax。
Loss大集合来了，一次看到饱
Sakura_day的博客
03-21 725
Loss 大集合： pytorch中Loss的基类是_Loss，源码如下： CrossEntropyLoss: ignore_index ：忽略某个类别 weight ：各类别的 loss 设置权值 reduction -> none 逐个元素计算 | sum 所有元素求和，返回标量 | mean加权平均，返回标量 先进性LogSoftMax，之后进行NLLLoss计算 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=No
Loss合集
qq_20095389的博客
07-08 227
Contrastive Loss(Siamese Network) https://blog.youkuaiyun.com/qq_37053885/article/details/79325892
排序-损失函数02：pair-wise loss
u013250861的博客
12-30 2284
Siamese 网络由 2 个相同的共享参数的 CNN 组成（两个 CNN 的参数相同），每一个 CNN 处理一张图片，生成两张图片的表征，接着计算两个表征的距离，最后，使用 Pairwise Ranking Loss 来训练该网络。相似图片产生的表征的距离很小，而不相似图片的距离较大。我们用r a r_ar。训练 Triplet Ranking Loss 的重要步骤就是负样本的选择，选择负样本的策略会直接影响模型效果，很明显，Easy Triplets 的负样本需要避免，因为它们的 loss 为 0。
排序之损失函数pair-wise loss(系列2)
AI蜗牛之家
08-22 1万+
Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中（如 Siamese Nets 或 Triplet Nets），这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss 或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。 1.Ranking Loss 函数：度量学习 像 Cross-Entropy Loss 或 Mean Squear Error Loss 这些 Loss 函数，它们的目的是为了直接预测一个标签或一个值，而 Ranking Loss 的目的是为
神经网络深度学习（七）排序推荐进阶pairwise/listwise损失函数
china1000的专栏
09-19 5038
pairwise 方法通过考虑两两文档之间的相关度来进行排序，有一定进步。
SR视觉loss有关论文
m0_37569924的博客
05-19 702
主要关注SR task网络的视觉loss，不再赘述网络结构。 SR的目标不仅仅是重建的图像的PSNR/SSIM等指标高，更需要达到较好的视觉效果，而人类视觉主要关注图像的细节、边缘等。而如果单纯只用pixel-level的loss对网络进行约束，会导致over smoothing等问题。如图1,（Learning to Maintain Natural Image Statistics论文中fig 3）。而有研究表明，通过基于预训练网络提取的高级特征，定义和优化感知损失函数，可以生成高质量图像。 inpu
训练loss不下降原因集合
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04-09 9万+
一，train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小...
推荐系统[4.1]：Ranking Loss 函数：度量学习、Siamese 和 triplet 网络、RankNet、pair-wise、List-wise loss以及在深度学习框架中loss设计
丨汀、的博客
07-26 1703
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LTR：pairwise排序算法
皮皮blog
08-27 2万+
排序算法作为推荐与搜索领域应用最为广泛的和成功的机器学习算法，主要可分为pointwise，pairwise和listwise三种应用形式。我们一般使用的LR, FM, DeepFM, DIN等算法，一般主要指以pointwise的形式使用。
hinge loss（损失函数）详解
莲君
06-27 1万+
hinge loss：支持向量机损失函数 1.对于训练集中的第iii张图片数据xix_ixi​,在WWW下会有一个得分结果向量f(xi,W)f(x_i,W)f(xi​,W); 2.第jjj类的得分我们记作f(xi,W)jf(x_i,W)_jf(xi​,W)j​; 3.则在该样本上的损失，我们由下列的公式可以计算得到(1)Li=∑j≠yimax(0,f(xi,W)j−f(xi,W)yi+△)L_i=...
深入浅出 pairwise 算法
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深入浅出Pairwise 算法   作者：王勇                软件测试是软件开发中很重要的一环，在软件成本中也占着很大的比重。本文在介绍pairwise算法的基础上，提出了针对某一类问题的扩展算法并加以实现。        本文的组织结构如下： 第一，  本文首先简要介绍一下测试界中的著名的pairwise算法（约占文章的50%）。 第二，  然后提出了一种对p
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总结机器学习与深度学习任务中常用的任务损失函数和对损失函数进行修改的案例。
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其中 \( N(p) \) 表示像素 \( p \) 的邻域集合[^5]。 #### 4. Total Variation (TV) Loss Total variation loss 是另一种常用的正则化项，用于鼓励alpha matte的梯度更小，从而生成更平滑的结果。其表达式为： \[ L...
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