Loss损失函数及代码详解

最新推荐文章于 2023-12-17 17:33:50 发布
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#Loss

博主近期从事语义分割工作，分享了三篇不错的博文供学习参考。包括语义分割各种loss的详解与实现、损失函数loss总结，以及对多种损失函数概念的理解文章。

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最近在做语义分割相关的工作，看到两篇博文介绍的不错，放在这里学习，也供需要的朋友参考。

1.语义分割的各种loss详解与实现

https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/84576044

2.损失函数loss总结

https://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/80787753

3.Understanding Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss and all those confusing names

https://gombru.github.io/2018/05/23/cross_entropy_loss/

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 5661
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matlab代码-yolov3_learning:学习yolo
06-08
损失函数matlab代码 #iyolov3_learning 用来自己学习yolo，有缘的新手看到也能一起学学！ 目标 不敲一行代码、不改损失函数，随意拼接、改网络。 搞懂损失函数、反向传播 自己改损失函数，写反向传播，再试试训练效果 ... 更新内容: 2018.12.23 创建项目 上传了2个DIY的yolo模型 上传了人头数据集brainwash的地址 上传了数据集brainwash格式转yolo格式的matlab脚本文件 idl2yolo 2018.12.24 上传SCUT_HEAD人头数据集 上传配套格式转换脚本（修改自yolo的voc脚本） 原数据集xml文件有问题，有些size是0,0，用上面的脚本可以修复,文件路径自己vim看下改改
损失函数loss
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04-12 3万+
http://blog.youkuaiyun.com/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...
loss函数总结
weixin_38740463的博客
03-11 832
损失函数：损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成 回归问题中: 1)MSE（L2损失） : 2)绝对值(L1 损失)： 3）Huber损失（平滑平均绝对误差）：，当小于一个事先指定的值时，变为平方损失，大于时，则变成类似于绝对值损失 总结： 1）使用绝对误差（MAE）对于异常值更鲁棒，MSE对于异常值更敏感 ...
matlab损失函数出现nan,keras写的代码训练过程中loss出现Nan
weixin_31244759的博客
03-18 325
损失函数是通过keras已经封装好的函数进行的线性组合, 如下:def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred):return mean_squared_error(y_true, y_pred) + categorical_crossentropy(y_true, y_pred) + 2 * mean_absolute_error(y_true, y_pred)在训...
NLP样本不均衡之常用损失函数对比（附代码）
zenRRan的博客
10-06 3780
本文分为三个部分，第一个部分主要介绍一下在分类问题中为什么用交叉熵作为损失函数，第二部分主要介绍一下在交叉熵的基础上的一些改进的损失函数，最后使用上述的几种损失函数在 CLUENER 细...
Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
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**Triplet Loss 损失函数详解** Triplet Loss 是深度学习中用于度量和学习相似性的一种损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现突出。它通过构建三元组来优化模型，使同一类别的样本尽可能接近，而不同类别...
【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...
keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解
12-17
在机器学习领域，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测结果与实际数据间差距的度量，而评估指标（Metric）则是用来评价模型性能的一种工具。在Keras中，你可以根据实际需求自定义这两者来优化和理解模型的训练...
【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)
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在代码层面，YOLO层（`yolo_layer`）是计算损失和进行分类及边界框回归的核心。`make_yolo_layer`函数负责初始化这个层，设置其尺寸、预测的边界框数量、类别数等关键参数。输出和输入的元素个数都是根据网格尺寸、...
MATLAB画caffe训练过程的损失函数
04-25
可以实现windows下画caffe训练过程的损失函数，精度等的变化情况，
LDAM-DRW:[NeurIPS 2019]通过标签分配感知的保证金损失学习不平衡的数据集
05-03
通过标签分配感知的保证金损失学习不平衡的数据集 曹凯迪，魏琳，阿德里安·盖顿，尼科斯·阿雷奇加，马腾宇 这是LDAM-DRW在PyTorch中的集中的正式实现。 相依性 该代码是使用以下库构建的： 1.2 数据集 不平衡的 。 原始数据将被下载和转换imbalancec_cifar.py 。 本文还报告了Tiny ImageNet和iNaturalist 2018的结果。我们稍后将更新这些数据集的代码。 训练 我们通过此仓库提供了一些培训示例： 训练ERM基准以比率为100的长尾不平衡 python cifar_train.py --gpu 0 --imb_type exp --imb_factor 0.01 --loss_type CE --train_rule None 在比率为100的长尾不平衡中训练LDAM损失和DRW训练 python cifar_train.py --
损失函数学习
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解决one-stage目标检测中正负样本不平衡什么是正负样本不平衡？为什么是解决一阶段目标检测器，那为什么二阶段不用解决呢？其中m为正样本个数，n为负样本个数，N为样本总数，m+n=N当样本分布失衡时，在损失函数L的分布也会发生倾斜，如m
医学图象分割常用损失函数(附Pytorch和Keras代码)
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汇总了医学图象分割常见损失函数，包括Pytorch代码和Keras代码，部分代码也有运行结果图！
keras损失函数源码与函数公式
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  1.MSE def mean_squared_error(y_true, y_pred): return K.mean(math_ops.square(y_pred - y_true), axis=-1) 以语义分割为例：        y_true :shape (224,224,2)        y_pred:shape (224,224,2)        代码...
Focal Loss 后继之秀 | LMFLOSS：用于解决不平衡医学图像分类的新型混合损失函数
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深度学习中常见的LOSS函数及代码实现
weixin_40756000的博客
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Introduction 训练深度学习模型地目的只有一个，尽可能地学习到训练数据的分布。像往常地考试一样，考试成绩会有一个分数作为评判标准，评价你对于知识点地掌握情况，以便后续针对性地去学习。深度学习也一样，需要一个数值对训练的效果进行评价。 在有监督学习中，这个数值也就是评价标准被称作loss值，即损失值。对于给定的输入xxx，对应标签值为yyy。定义深度学习模型的映射为f(x;θ)f(x;\theta)f(x;θ)。输出的预测值为y^\hat{y}y^​，损失函数LossLossLoss是用来计算便签值
【论文学习3】LDAM：Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss
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训练数据集出现严重的类不平衡问题会导致在实际应用中缺乏泛化性。该文设置了两种解决的算法：1）基于标签分布的边界损失（Label-distribution-aware margin, LDAM);2) 延迟重新加权（Defers re-weighting, DRW)，既让模型学习初始特征表示，再进行re-weighting或re-sampling。
神经网络常用损失函数loss
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神经网络中常用以下三种损失函数： 均方误差： MSE（y_, y）= (Σn (y – y_ )2)/n 其中y_ 代表标准值，y代表预测值 Tensorflow 代码： Loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_,y)) 自定义损失函数： Loss = Σn f(y_,y) 如，将损失定义为分段函数： 其中profit、cost 为常数，y_...
CIOU_loss损失函数详解
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04-01
<think>好的，我现在需要详细解析CIOU_loss损失函数，包括它的工作原理、公式推导、实现方法以及应用场景。首先，我得回忆一下CIOU_loss的相关知识，可能结合之前学过的目标检测中的损失函数。 CIOU_loss应该是在IOU损失的基础上改进而来的。之前了解的IOU损失直接使用交集与并集的比例，但它在预测框和真实框没有重叠时梯度消失，而且无法考虑框的长宽比等信息。之后有GIOU，DIOU，然后是CIOU。CIOU_loss可能综合考虑了重叠面积、中心点距离、长宽比等因素。 根据引用中的信息，比如引用[2]提到RIoU和Focal-EIoU等损失函数关注高IoU样本的梯度，但不够简洁和泛化。而CIOU可能属于更早的改进版本，结合了更多的几何因素。引用[4]中提到的梯度调整，可能和CIOU中的某些参数有关，比如alpha或beta参数调整不同质量样本的梯度贡献。 接下来，我需要整理CIOU的公式推导。CIOU应该包括三个部分：IOU损失项、中心点距离的惩罚项，以及长宽比的惩罚项。具体来说，公式可能类似于： CIOU_loss = 1 - IOU + (中心点距离的平方 / 对角线距离的平方) + (长宽比的惩罚项) 其中，长宽比惩罚项可能涉及预测框和真实框的长宽比之差，用某个参数来调节。例如，v可能表示长宽比的一致性，比如v = (4/π²)(arctan(w_true/h_true) - arctan(w_pred/h_pred))²，然后用一个系数乘以v。 然后，公式推导需要详细写出每个部分的意义，以及如何结合起来优化边界框回归。比如，中心点距离的惩罚项帮助预测框更快地靠近真实框的中心，而长宽比的惩罚项让预测框调整比例更接近真实框。 实现方法部分，可能需要用代码展示如何计算CIOU_loss。比如，在PyTorch中，首先计算两个框的IOU，然后计算中心点坐标的欧氏距离，再计算对角线长度，接着计算长宽比的惩罚项v，最后将这些部分组合起来得到最终的损失值。需要注意的是，在计算梯度时，各个部分对梯度的贡献是否平衡，是否有需要调整的参数，比如引用[4]中的beta参数可能影响不同样本的梯度权重。 应用场景方面，CIOU_loss适用于需要精确边界框回归的任务，如目标检测中的Anchor-based方法，尤其是当物体的长宽比变化较大时，CIOU能更好地调整预测框的形状。比如在YOLO系列模型中，可能使用CIOU_loss作为回归损失函数，以提升检测精度。 现在要确认是否正确。例如，CIOU的公式确实包括IOU项、中心点距离项，以及长宽比项。根据记忆，CIOU的公式是： CIOU_Loss = 1 - IOU + (ρ²(b_pred, b_true)/c²) + αv 其中，ρ²是中心点之间的欧氏距离的平方，c是覆盖两个框的最小闭合区域的对角线长度，α是权重系数，v是长宽比一致性的度量。 其中，v的具体计算可能涉及预测框和真实框的宽高比差异。例如，v = (4/π²)(arctan(w_true/h_true) - arctan(w_pred/h_pred))²，而α = v / (1 - IOU + v)，这样α作为自适应权重，平衡不同部分的贡献。 在实现时，需要注意计算各个部分的数值稳定性，比如避免除以零，或者处理IOU为零的情况。此外，代码中可能需要计算每个预测框与真实框的这些参数，并对所有样本的损失求平均或其他形式的聚合。 应用场景方面，CIOU_loss通常用于目标检测模型的训练阶段，特别是在需要高精度定位的任务中。例如，YOLOv4、YOLOv5等模型可能采用CIOU_loss作为回归损失的一部分，或者与其他损失函数结合使用，如分类损失和置信度损失结合。 可能还需要比较CIOU_loss与其他损失函数的优劣。比如，相比GIOU，CIOU加入了长宽比的惩罚项，能更全面地调整预测框的形状，因此在某些情况下效果更好，尤其是当物体的宽高比很重要时。但计算复杂度可能稍高，因为需要计算额外的项。 关于公式推导，我需要更仔细地写出每个步骤。例如： 1. 计算IOU：即两个框的交集面积除以并集面积。 2. 计算中心点距离的平方：即 (x_pred - x_true)^2 + (y_pred - y_true)^2。 3. 计算对角线长度c的平方：即覆盖两个框的最小闭合矩形的对角线长度的平方。 4. 计算长宽比的惩罚项v：这里可能需要计算宽高比的差异，例如通过arctan函数将宽高比转换为角度，然后比较预测框和真实框的角度差异，再通过系数调整。 这样，CIOU_loss综合了这三个部分，使得优化过程中不仅考虑重叠面积，还考虑中心点位置和形状相似性，从而更准确地回归边界框。 在实现时，可能需要注意以下几点： - 如何高效地计算IOU，尤其是对于大量边界框的情况。 - 如何处理数值稳定性，比如当c²非常小时，中心点距离项的归一化是否会导致数值问题。 - 如何计算长宽比的惩罚项，避免出现负值或不可导的情况。 最后，应用场景部分需要具体举例，比如在COCO数据集上的目标检测任务，或者特定的应用如自动驾驶中的车辆检测，其中精确的边界框定位是关键。 现在需要将这些思路整理成结构化的回答，包括公式的详细推导、实现方法的代码示例，以及应用场景的具体例子。同时，需要引用提供的参考资料中的相关内容，比如引用[2]和[4]中提到的梯度调整和损失函数设计原则，可能和CIOU中的某些设计有关联。</think>### CIOU_loss 损失函数详细解析 #### **1. 工作机制与公式推导** CIOU（Complete Intersection over Union）损失函数在目标检测中用于优化边界框回归，综合考虑了**重叠区域**、**中心点距离**和**长宽比一致性**三部分因素。其公式为： $$ \mathcal{L}_{\text{CIOU}} = 1 - \text{IOU} + \frac{\rho^2(b_{\text{pred}}, b_{\text{true}})}{c^2} + \alpha v $$ 其中： 1. **$\text{IOU}$**：预测框与真实框的交并比，衡量重叠面积。 2. **$\rho^2$**：预测框与真实框中心点的欧氏距离平方，惩罚中心偏移。 3. **$c^2$**：覆盖两框的最小闭合区域的对角线长度平方，归一化中心点距离。 4. **$v$**：长宽比一致性惩罚项，定义为： $$ v = \frac{4}{\pi^2} \left( \arctan\left(\frac{w_{\text{true}}}{h_{\text{true}}}\right) - \arctan\left(\frac{w_{\text{pred}}}{h_{\text{pred}}}\right) \right)^2 $$ 通过$\arctan$函数将宽高比转换为角度差异，反映形状相似性。 5. **$\alpha$**：自适应权重系数，平衡长宽比项的影响： $$ \alpha = \frac{v}{(1 - \text{IOU}) + v} $$ #### **2. 实现方法（PyTorch示例）** ```python import torch def ciou_loss(pred_boxes, true_boxes): # 计算预测框和真实框的坐标 pred_x1, pred_y1, pred_x2, pred_y2 = pred_boxes.T true_x1, true_y1, true_x2, true_y2 = true_boxes.T # 计算交集面积和IOU inter_x1 = torch.max(pred_x1, true_x1) inter_y1 = torch.max(pred_y1, true_y1) inter_x2 = torch.min(pred_x2, true_x2) inter_y2 = torch.min(pred_y2, true_y2) inter_area = (inter_x2 - inter_x1).clamp(0) * (inter_y2 - inter_y1).clamp(0) pred_area = (pred_x2 - pred_x1) * (pred_y2 - pred_y1) true_area = (true_x2 - true_x1) * (true_y2 - true_y1) union_area = pred_area + true_area - inter_area iou = inter_area / (union_area + 1e-7) # 计算中心点距离 pred_center_x = (pred_x1 + pred_x2) / 2 pred_center_y = (pred_y1 + pred_y2) / 2 true_center_x = (true_x1 + true_x2) / 2 true_center_y = (true_y1 + true_y2) / 2 center_distance = (pred_center_x - true_center_x)**2 + (pred_center_y - true_center_y)**2 # 计算最小闭合区域对角线长度c² c_x1 = torch.min(pred_x1, true_x1) c_y1 = torch.min(pred_y1, true_y1) c_x2 = torch.max(pred_x2, true_x2) c_y2 = torch.max(pred_y2, true_y2) c_squared = (c_x2 - c_x1)**2 + (c_y2 - c_y1)**2 + 1e-7 # 避免除以零 # 计算长宽比惩罚项v pred_wh = torch.stack([pred_x2 - pred_x1, pred_y2 - pred_y1], dim=1) true_wh = torch.stack([true_x2 - true_x1, true_y2 - true_y1], dim=1) v = (4 / (torch.pi**2)) * (torch.atan(true_wh[:, 0]/true_wh[:, 1]) - torch.atan(pred_wh[:, 0]/pred_wh[:, 1]))**2 # 计算自适应权重α alpha = v / (1 - iou + v + 1e-7) # 组合CIOU损失 ciou = 1 - iou + (center_distance / c_squared) + alpha * v return ciou.mean() ``` #### **3. 应用场景** 1. **高精度目标检测**：如自动驾驶中车辆/行人检测，需精确框定物体位置[^2]。 2. **小目标检测**：长宽比一致性惩罚项能改善小目标的形状回归[^4]。 3. **Anchor-based模型**：YOLOv4、YOLOv5等模型常用CIOU_loss替代MSE损失，提升定位精度[^3]。 #### **4. 对比其他损失函数** | 损失函数 | 优点 | 缺点 | |----------|------|------| | **IOU** | 直接反映重叠面积 | 无重叠时梯度为零，忽略形状 | | **GIOU** | 解决无重叠问题 | 未考虑长宽比 | | **DIOU** | 加速收敛，优化中心距离 | 仍忽略形状差异 | | **CIOU** | 综合形状、位置、重叠 | 计算稍复杂 | #### **5. 梯度特性** CIOU通过$\alpha v$动态调整梯度权重，对高质量样本（高IOU）赋予更高梯度，提升回归精度。例如，当$\beta=0.8$时，能有效抑制低质量样本的干扰。
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