***常用的损失函数

最新推荐文章于 2025-05-27 15:40:39 发布
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博客内容涉及逻辑回归为何使用对数损失函数，还提及几种常见的损失函数，聚焦于信息技术领域中机器学习算法里的损失函数相关知识。

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推荐系统中常用损失函数
优快云 精品推荐
04-07 2145
推荐系统的损失函数是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，是评价推荐系统性能的重要指标之一。选择合适的损失函数可以帮助推荐系统提高预测精度，提高用户满意度，并且可以在训练过程中更好地指导模型的学习过程。
深度学习7-常用损失函数和自定义损失函数
柳杰的博客
09-26 3775
文章目录1.常用损失函数2.自定义损失函数mseFocal loss损失函数3.实战1：Focal Loss实现自定义损失函数(以minist数据集构建图像分类算法) 1.常用损失函数 tf.keras.losses 列举常用的，如下： BinaryCrossentropy和binary_crossentropy有什么区别？ 前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式 这两者并没有本质的区别 使用损失函数时，首先要确定到底是分类还是回归问题？一定要对应 每个损失函数是如何实现的一定要清楚 交叉熵损失
U-net的损失函数
weixin_42612804的博客
02-15 2101
U-net的损失函数通常使用交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在图像分割中是一种常用的损失函数。它通过计算预测分割图像与真实分割图像之间的差异来衡量模型的性能。在U-net中，使用交叉熵损失函数可以帮助网络更好地学习图像分割任务，并且使得生成的分割图像更加精确。 ...
医学图像分割常用的损失函数
Biyoner的博客
12-03 3万+
本文主要介绍医学图像中常用的损失函数，包括cross entropy, generalized dice coefiicients, focal loss 等。        一、cross entropy 交叉熵        图像分割中最常用的损失函数是逐像素交叉熵损失。该损失函数分别检查每个像素，将类预测(深度方向的像素向量)与我们的热编码目标向量进行比较。       由此可见，...
U-Net--学习记录
最新发布
kiki5862的博客
05-27 1034
U-Net是一种用于语义分割的卷积神经网络，采用U形结构，包含编码器、解码器和跳跃连接。它支持二分类和多分类交叉熵损失计算，并采用加权像素级损失解决类不平衡问题。论文中U-Net输入572x572图像，输出388x388，通过弹性形变等数据增强训练。现代实现多采用same padding保持输入输出尺寸一致。U-Net及其变体（如U-Net++、3D U-Net）广泛应用于医学图像、卫星图像等领域的分割任务。
医学图象分割常用损失函数(附Pytorch和Keras代码)
Philo的博客
02-16 4254
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！
【推荐系统】多任务学习模型
m0_61899108的博客
10-03 5630
介绍一些多任务学习模型了解是如何处理多任务分支的。如ESSM，MMoE，PLE，DSSM，GateNet，GemNN。
U-Net网络详解
热门推荐
遥远的她
07-07 16万+
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43927696 前言 U-Net是比较早的使用全卷积网络进行语义分割的算法之一，论文中使用包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构在当时非常具有创新性，且一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，该网...
snr_loss_窗函数损失_loss_计算信噪比损失_
09-30
2. **应用窗函数**：对原始信号施加窗函数，得到加窗后的信号。 3. **计算加窗信号的SNR**：同样计算加窗信号与噪声的功率比，转换成dB。 4. **计算SNR损失**：用原始信号的SNR减去加窗信号的SNR，得到的差值即为...
pytorch常用函数手册
03-07
损失函数 - **交叉熵损失**： - `nn.CrossEntropyLoss()`：常用于多分类任务。 - 示例：`loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()` - **均方误差损失**： - `nn.MSELoss()`：适用于回归任务。 - 示例：`loss_fn = nn....
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...
U-Net
qq_61094172的博客
03-14 7433
(1)使用全卷积神经网络。(全卷积神经网络就是卷积取代了全连接层，全连接层必须固定图像大小而卷积不用，所以这个策略使得，你可以输入任意尺寸的图片，而且输出也是图片，所以这是一个端到端的网络。 整个网络有23层卷积层。网络的左边是收缩网络，右边是扩张网络。 收缩网络由多组卷积神经网络组成，每组由两层3x3 unpadded卷积层组成，每个卷积层后使用ReLU。每组之间使用size=2，stride=2的maxpooling进行下采样。每组第一次卷积时，将特征图通道数增加一倍。 扩张网络的也是由多组...
U-Net 学习笔记
danica_zou的博客
03-17 1735
U-Net 学习笔记 文章目录U-Net 学习笔记前言一、网络结构二、创新点1.overlap-tile策略2.随机弹性变形进行数据增强3.使用了加权loss结果总结 前言 U-Net在医疗图像领域很常用。医疗影像数据量少，分析过程中，高级语义信息和低级特征都很重要。 一、网络结构 整个网络呈现典型的U型结构，左边来源于FCN的结构，主要是从原始图像中卷积、下采样得到高语义的feature-map。有几个地方值得注意。 1.在卷积过程中，由于padding=valid，stride=1，导致featu
U-Net论文详解
jianyuchen23的博客
02-22 3万+
U-Net：生物医学图像分割的卷积神经网络 U-net 是基于FCN的一个语义分割网络,适合用来做医学图像的分割。 摘要 有许多成功利用大量带标注训练数据的神经网络。在这篇论文里，我们提出一个网络和训练策略，更有效的利用了数据增强来使用可获得的带标注数据。这个算法包括一个收缩路径来捕捉语义和一个扩展路径来精准定位。这个网络可以端到端训练非常少的图片，但是在ISBI（电子显微镜的细胞图像分割）...
U-net介绍
TDhuso的博客
04-15 1万+
U-net的产生极大的促进了医学图像分割的研究。2015年Olaf Ronneberger, Philipp Fischer和Thomas Brox提出了U-net网络结构，并用于ISBI比赛中电子显微镜下细胞图像的分割，以较大的优势取得了冠军。U-net是基于全卷积网络拓展和修改而来，网络由两部分组成：一个收缩路径(contracting path)来获取上下文信息以及一个对称的扩张路径(exp...
医疗图像分割的损失函数
踏雪飞鸿的博客
01-10 1万+
图像分割的损失函数汇总（segmentation loss function review）写在前面Dice cofficient 写在前面 图像分割是一个很基础的计算机视觉的问题，最近在我的研究方向中遇到的图像分割问题，就查阅了一些文献。由于我的项目主要用到的MRI图像，就自然而然的使用到了Unet1。使用的loss也是最原始的Dice系数。由于loss是需要一直减小的，而Dice系数则接近1越...
【图像分割】图像分割常用的损失函数
AI知识搬运工
07-08 1万+
图像分割常用的损失函数 本文主要介绍医学图像中常用的损失函数，包括cross entropy, generalized dice coefiicients, focal loss等。 一、cross entropy交叉熵 图像分割中最常用的损失...
医学图像分割模型的常用loss
gefeng1209的博客
05-28 1万+
1.交叉熵损失函数-cross entropy 二分类交叉熵损失函数binary_crossentropy 其中,N为像素点个数,为输入实例 ​的真实类别,为预测输入实例 属于类别 1 的概率. 对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值, 对于完美的分类器, 对...
数据缺失值的4种处理方法
an05423833476591的博客
09-22 1万+
一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了...
常用的损失函数
03-29
<think>好的，我现在需要回答用户关于常用机器学习和深度学习损失函数及其应用场景的问题。首先，我得回忆一下常见的损失函数，并确保它们的名称、数学表达式和应用场景正确无误。用户可能希望得到一个结构清晰的列表，每个损失函数都有简要的说明和例子，同时可能需要引用相关的资料来支持内容。 首先，我应该从机器学习的基础损失函数开始，比如均方误差（MSE）和交叉熵损失。这些通常在回归和分类任务中使用。需要确认它们的数学表达式是否正确，比如MSE的公式是$\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$，而交叉熵损失对于二分类和多分类可能有不同的形式。 然后，考虑深度学习中常用的损失函数，比如Huber损失、Hinge损失、KL散度等。这些损失函数在不同的问题中应用，比如Huber对异常值不敏感，适用于回归任务；Hinge损失用于支持向量机（SVM）等分类模型。 接下来，用户可能还关心损失函数的选择依据，比如任务类型（回归、分类、生成模型）、数据分布（如类别不平衡）以及对异常值的敏感性。这部分需要简明扼要地总结，帮助用户根据具体情况选择合适的损失函数。 需要检查是否有引用支持内容。例如，用户提供的引用[3]提到负对数似然损失用于概率模型，这可能与交叉熵损失相关，因为交叉熵本质上也是对数损失。同时，引用[1]提到Logistic回归中的损失函数，这可能涉及交叉熵或对数损失。 另外，要确保数学表达式符合用户指定的格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$并单独成段。例如，交叉熵损失的公式应该写成独立公式： $$H(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{C} y_i \log(\hat{y}_i)$$ 同时，注意LaTeX语法是否正确，比如积分符号\int的正确使用，上下标的位置等。 还需要生成相关问题，这些问题应该与损失函数相关，可能包括如何选择损失函数、不同损失函数的比较、在特定场景下的应用等。例如，“如何处理类别不平衡问题中的损失函数选择？”或者“交叉熵损失与均方误差的优缺点对比是什么？” 最后，确保回答结构清晰，分点列出每个损失函数，每个部分包括名称、数学表达式、用途和应用场景，并在适当的位置添加引用标识，如[^3]在提到负对数似然时。同时，避免使用Markdown格式，但用户提供的示例中允许代码块，所以可能需要将代码示例保持原样，但在这个问题中可能不需要代码，除非举例损失函数的实现，不过用户的问题更偏向理论列表，因此可能不需要代码块。 总结步骤： 1. 列出常见损失函数，分机器学习和深度学习。 2. 每个损失函数给出正确数学表达式，符合格式要求。 3. 说明每个的用途和应用场景，并引用相关段落。 4. 总结选择损失函数的考虑因素。 5. 生成相关问题。 检查是否有遗漏的重要损失函数，比如Triplet Loss、Focal Loss等，这些在深度学习中也很重要，特别是Focal Loss处理类别不平衡。另外，对比损失、Wasserstein损失等是否应该包括在内。 可能的结构： - 回归任务损失函数（MSE、MAE、Huber） - 分类任务损失函数（交叉熵、Hinge、Focal Loss） - 概率相关（KL散度，负对数似然） - 生成模型相关（Wasserstein，对抗损失） 确保每个部分简明，数学公式正确，引用正确。例如，引用[3]提到负对数似然，用于概率模型，所以在负对数似然损失部分添加引用。 最后，生成的相关问题应覆盖损失函数的选择、比较、应用场景和优化等，可能的问题如：“如何选择回归任务中的损失函数？”、“交叉熵损失为什么适用于分类问题？”、“Focal Loss如何解决类别不平衡问题？”等。</think>### 常用机器学习和深度学习损失函数列表及用途 #### 一、回归任务常用损失函数 1. **均方误差（Mean Squared Error, MSE）** 数学表达式： $$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$$ **用途**：衡量预测值与真实值的平方误差均值，对异常值敏感。 **应用场景**：线性回归、时间序列预测等[^1][^3]。 2. **平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）** 数学表达式： $$MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i|$$ **用途**：计算预测值与真实值的绝对误差均值，对异常值鲁棒。 **应用场景**：稳健回归任务，如金融风险评估。 3. **Huber损失（Huber Loss）** 数学表达式： $$ L_\delta(y, \hat{y}) = \begin{cases} \frac{1}{2}(y - \hat{y})^2 & \text{若 } |y - \hat{y}| \leq \delta \\ \delta|y - \hat{y}| - \frac{1}{2}\delta^2 & \text{其他情况} \end{cases} $$ **用途**：结合MSE和MAE的优点，对异常值不敏感。 **应用场景**：需平衡鲁棒性和精度的回归任务。 --- #### 二、分类任务常用损失函数 1. **交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）** - **二分类**： $$L = -\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left[y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i)\log(1 - \hat{y}_i)\right]$$ - **多分类**： $$H(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{C} y_i \log(\hat{y}_i)$$ **用途**：衡量概率分布差异，优化模型输出概率的置信度。 **应用场景**：Logistic回归、神经网络分类任务。 2. **Hinge损失** 数学表达式： $$L = \max(0, 1 - y_i \cdot \hat{y}_i)$$ **用途**：最大化分类边界间隔，适用于支持向量机（SVM）。 **应用场景**：二分类及多分类的线性分类模型。 3. **Focal Loss** 数学表达式： $$L = -\alpha_t (1 - p_t)^\gamma \log(p_t)$$ **用途**：通过调整$\alpha$和$\gamma$缓解类别不平衡问题。 **应用场景**：目标检测（如RetinaNet）、长尾分布数据分类。 --- #### 三、概率与生成模型损失函数 1. **KL散度（Kullback-Leibler Divergence）** 数学表达式： $$D_{KL}(P \parallel Q) = \sum_{i} P(i) \log\left(\frac{P(i)}{Q(i)}\right)$$ **用途**：衡量两个概率分布的差异。 **应用场景**：变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）。 2. **Wasserstein损失** **用途**：衡量生成数据分布与真实分布的距离，提升训练稳定性。 **应用场景**：Wasserstein GAN（WGAN）。 --- #### 四、损失函数选择依据 1. **任务类型**：回归任务常用MSE/MAE，分类任务用交叉熵。 2. **数据特性**：异常值多时选择Huber或MAE，类别不平衡用Focal Loss。 3. **模型目标**：生成模型需结合KL散度或对抗损失[^2]。 ---
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