模型损失函数设计

最新推荐文章于 2024-10-07 14:37:18 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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MSE

公式

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公式1为均方误差，公式2为欧氏距离，公式3与公式而不同在于是否开根号。注意这个平方是对norm()norm()norm()函数平方

求导

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pytorch中使用

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交叉熵

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Categorical CE Loss(Softmax Loss)

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Binary CE Loss(Sigmoid CE Loss)

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Loss梯度下降求解

Loss=∑(WX+b−y)2Loss = \sum (WX+b-y)^2Loss=∑(WX+b−y)2
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“损失函数”是如何设计出来的？直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法”
wkaing的专栏
01-24 2156
设计损失函数时，用到的最小二乘法和极大似然估计法，如果误差是正态分布的话，它们是等价的
损失函数设计
热门推荐
Bruce_0712的博客
05-27 1万+
目录 1.常见损失函数 1.1 平方损失函数 1.2 绝对值损失函数 1.3 Huber损失函数 1.4 Hinge损失函数 1.5 交叉熵损失函数 1.6 指数损失函数 2.不对称损失函数设计 3.面向容错的损失函数设计 4.评测指标不可导时的损失函数设计 5.没有“Groud Truth“的损失函数设计 6.度量学习(Metric Learning)损失函数设计 7.面向稀疏样本的损失函数设计 8.层次损失函数设计 9.序列识别问题损失函数设计 10.多目标损失函数 .
损失函数如何设计
qq_41327049的博客
03-22 866
损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。设计损失函数时，需要根据具体的任务和数据特性来选择适合的损失函数类型。例如，可以定义预测多了和预测少了的成本，并使用条件语句（如if-else或相应的函数）来实现这种成本的不同计算方式。总的来说，损失函数的设计是一个需要根据具体任务和数据特性进行灵活调整的过程，需要综合考虑多个因素以达到最优的模型性能。
如何设计损失函数
PL_hfc的博客
07-21 1861
对于不同的信息，其包含的信息量是不同的，而在日常的经验中，当我们认为某个事件发生的可能性大越大的时候，反而它的信息量越小（因为没有什么好探讨的），但是当某个不太可能的事情发生了，我们会很惊讶，自然萌生出一探究竟的想法，会觉得此事定有蹊跷（也就是有很多信息），理论上，这样已经可以达到我们判断模型差距的目标了，但是观察式子中的绝对值，可以发现，绝对值在其定义域上并不是处处可导的，零点处就是它的一个跳跃间断点，所以为了不影响神经网络的误差传播，我们将其原式的每一项进行平方，也就是改为。...
损失函数是如何设计出来的
Dongjiuqing的博客
12-08 1159
Loss函数如何理解
“损失函数”是如何设计出来的？直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法”...
Kevin_Carpricron的博客
02-13 915
在吴恩达的课程中提到了两个公式分别是最小二乘法和极大似然估计 \[ \mathscr{L}\left(\hat{y}, y\right) = \frac{1}{2}\left(\hat{y}-y\right)^2 \] \[ \mathscr{L}\left(\hat{y}, y\right) = -\left(y\log\hat{y} + \left(1-y\rig...
损失函数设计三种原理
m0_60341379的博客
10-14 235
损失函数如何设计 最小二程估计 极大似然估计 交叉熵 最小二程估计 误差平方和 极大似然估计 极大似然估计根据先验和后验概率推导 交叉熵 从信息熵的角度设计损失函数
（五）比赛中的CV算法（下3）损失函数的设计
HNU跃鹿战队的博客
12-09 2125
介绍了损失函数的概念与设计，和经典的交叉熵损失BCE和CE、L1损失、L2损失。
task3 损失函数设计
weixin_45591963的博客
12-22 162
task3 损失函数设计 正负样本的选取 大家都知道，一个图片中其实真正的框是很少的，那么样本是远远不够的，那么怎么办呢，首先我会生成很多先验框，分别看这些框与真实框的交集，通过一些策略从很多的框中选出正样本和负样本来进行训练。 损失函数 损失函数应该包括两个部分，一、是类别额损失函数，也就是说判断框住物体的类别。二、就是候选框回归损失函数，建立框和实际框之间的损失函数。再将两种损失函数进行加权叠加，最后就会得到整体的损失函数，放入到网络中训练即可。 ...
Task 3-损失函数设计
m0_37678226的博客
12-21 581
Task 3-损失函数设计0. 学习内容及任务描述1. Matching Strategy2. Loss Function3. Hard Negative Mining3.1 具体过程3.1.1 正样本获得3.1.2 负样本获得3.1.3 难分样本挖掘3.1.4 Hard example mining3.1.5 SSD 的 negative mining 的过程为：4. 小结 写在前面~ 感谢Datawhale的小伙伴用心编写提供了这么好的教程：动手学CV-Pytorch，把之前很难懂的一些问题讲得很明了~
损失函数（Loss Function）在实际应用中如何合理设计
m0_60341379的博客
10-14 229
(1条消息) 损失函数（Loss Function）在实际应用中如何合理设计_BGoodHabit的博客-优快云博客_如何设计损失函数https://blog.youkuaiyun.com/BGoodHabit/article/details/106455284?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163419867916780262534394%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.1301023
【王木头学科学】损失函数的设计
weixin_45757219的博客
07-11 336
1.最小二乘法2.极大似然估计3.交叉熵。
损失函数详解
金石软件
05-07 7409
是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。。在构建模型的过程中，如果特征的权重发生了变化得到了更好或更差的预测，就需要利用损失函数来判断模型中特征的权重是否需要改变，以及改变的方向。
损失函数
weixin_37409506的博客
06-16 596
前言 损失函数用来估量模型的预测值与真实值的不一样程度，通常可以用梯度下降算法寻找函数最小值。 一、回归 L1 Loss L=∣y^−y∣ L=|\hat{y}-y| L=∣y^​−y∣ 该函数常用与收敛以回归为目的的输出，代表一次线性差值。特点是，输出结果的数学意义在全局相等，且对输出结果偏高偏低的惩罚一致（对离群点低敏感），连续但在近点(∣y^−y∣接近于0|\hat{y}-y|接近于0∣y^...
【损失函数设计】利用loss朝0优化的特性设计损失函数
xudawu201的博客
06-30 432
在神经网络训练中，loss一般表示真实和预测之间的误差，通常为一个正值。网络训练中，需要求loss的函数是可微的，所以需要设计函数以达到调参的目的。假设有两个参数x、y，x定义域为（0-1］，y的定义域为（-∞,+∞），需要将x优化为1，同时使y尽可能大。其中alpha和beta设置为调整函数的正值超参数。
损失函数(Loss Function)一文详解-聚类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析
master_hunter的博客
11-02 5636
在聚类问题中，我们试图将数据集分成不同的组（簇），使得每个组内的数据点相似度较高，而不同组之间的相似度较低。聚类问题的目标是找到合适的簇划分，以最大程度地减小组内的差异，同时最大程度地增大组间的差异。在聚类问题中，并没有像监督学习中那样明确定义的损失函数，因为聚类问题通常是无监督学习，没有预先定义的目标变量。而聚类问题的损失函数通常用于度量簇划分的质量，并提供一种可优化的指标来衡量聚类结果的好坏。损失函数度量了每个簇内数据点的相似度，即簇内数据点之间的相似程度。
损失函数(Loss Function）
dogday的专栏
01-13 515
http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html
损失函数 (Loss Function)
AI天才研究院
10-07 1684
损失函数 (Loss Function) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习中，损失函数是模型训练的
SAM模型损失函数
最新发布
04-01
此外，引用[2]中提到的边界复杂性和类别比例问题，可能正是通过这样的损失函数设计来应对的，因为焦点损失可以调整难易样本的权重，而Dice损失关注区域的重叠，有助于处理边界变化大的情况。 因此，可以总结SAM的...
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