损失函数

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损失函数简介
weixin_46319994的博客
02-25 4240
损失函数的作用：衡量模型预测的好坏。 简单来说就是，损失函数就是用来表现预测与真实数据的差距程度。 令 真实值 为Y，预测值为 f(x)，损失函数为L( Y , f(x）），关系如下： 损失函数（loss funtion）是用来估量模型的预测值和真实值的不一样程度，它是一个非负实值函数。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 例子： X：门店数 Y：销量 我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大概门店和销量的关系是怎么样的呢？ 我们根据图上的点描述出一条直线： .
图神经网络：GCN源代码完全解读（tensorflow）
2401_85325519的博客
05-28 1346
找了github上搜gcn排名第一的GCN项目分析一下它的代码实现。
损失函数1
AlanVictory的博客
10-30 580
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。
稀疏矩阵及其应用案例
xuyaoli521的专栏
07-09 9314
稀疏矩阵 稀疏矩阵的类别 稀疏矩阵的L2范数计算 合并两个行向量 目录稀疏矩阵 目录 稀疏矩阵 应用I 稀疏矩阵的L2范数计算 应用II合并两个行向量稀疏矩阵本节介绍python的scipy.sparse中提供的稀疏矩阵，如下 - bsr_matrix, short for Block Sparse Row matrix. - coo_matrix, short for A sparse m
常见的损失函数
贵有恒何必三更眠五更起 最无益只怕一日曝十日寒
12-04 2111
1. 损失函数、代价函数与目标函数  损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。   代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。   目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。2. 常用的损失函数（1）0-1损失函数（0-1 loss function）　　　　　　𝐿(𝑦,𝑓(𝑥))={1,0,𝑦≠𝑓
机器学习-损失函数
qq_38800259的博客
06-01 1708
是一种常用的损失函数，特别是在分类问题中。它的定义非常简单：其中，是真实的类别标签，​ 是模型预测的类别标签。对于单个样本，平方损失函数定义为：其中，是真实值，​ 是预测值。对于单个样本，绝对损失函数定义为：其中，是真实值，是预测值。对于单个样本，对数损失函数定义为：其中，是真实标签，取值为0或1；是模型预测为1的概率。
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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...
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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....
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【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...
[Numpy] csr_matrix | .todense() | .tocoo() |
qq_31225201的博客
08-26 7041
其中，数据是numpy形式，行和列是list，三者的长度要一致。行、列一起定位数据的坐标位置。没有数据、坐标的部分，默认为0。通过csr_matrix构建得到的是稀疏矩阵。将稀疏矩阵转为稠密矩阵。将稠密矩阵转为稀疏矩阵。...
机器学习01：损失函数比较
weixin_44744736的博客
07-08 2489
机器学习中的损失函数
深度学习之损失函数
light169的专栏
05-07 1万+
损失函数 1、什么是损失函数？ 一言以蔽之，损失函数（loss function）就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，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：用于衡量'单个样本点'预测值与实际值的偏离程度。 -风险函数：用于衡量'样本点平均意义'下的好坏，就是说要除以batch_..
常见的损失函数简介
qq_45611899的博客
10-11 3471
损失函数(loss function)是一种衡量预测函数拟合真实值优劣的一种函数，用L(Y,f(x))来表示。一般来说，损失函数越小，模型的鲁棒性便越好，损失函数的出现便是为了使预测值更好地贴近真实值。但是为了防止过拟合现象，通常还要在此基础上添加结构损失函数，也就是正则化处理，常用的有L1，L2范数。
损失函数loss
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皮皮blog
04-12 3万+
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23538535 监督学习及其目标函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值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。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部...
常见稀疏矩阵格式及转换
zhangdonghuirjdd的博客
08-26 1731
COO（Coordinate Format）是一种简单的稀疏矩阵存储格式，它通过三个一维数组来存储非零元素的位置和值。这三个数组分别是：data：存储非零元素的值。row：存储每个非零元素所在的行索引。col：存储每个非零元素所在的列索引。CSR（Compressed Sparse Row）是一种用于存储稀疏矩阵的格式，它通过三个一维数组来存储非零元素的位置和值。data：存储非零元素的值。indices：存储每个非零元素所在的列索引。
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。
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