深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推(转载)

最新推荐文章于 2024-09-09 20:21:30 发布
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该博客主要围绕网络中softmax_loss和Smooth L1 loss的计算及传播展开，虽未给出具体内容，但可推测会涉及这两种损失函数在网络中的详细运算过程和传播机制，属于信息技术领域中深度学习相关内容。
深度学习loss总结：nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss,nn.KLDivLoss等
@bangbang的博客
11-19 1287
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。
深度学习知识点全面总结
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01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
【学习笔记】损失函数与反向传播
weixin_48323483的博客
01-28 823
直观比喻：因此，损失函数的主要作用：1.计算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)
SmoothL1 loss
一路狂奔的猪的博客
05-22 3308
实现代码如下： def smooth_l1_loss(input, target, sigma, reduce=True, normalizer=1.0): beta = 1. / (sigma ** 2) diff = torch.abs(input - target) cond = diff < beta loss = torch.where(c...
深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导
dongapple的博客
07-20 1万+
传统欧式距离损失函数如下式所示：                          (f1)   它在 Logistic Regression 里其到的作用是讲线性预测值转化为类别概率：假设 (f2) 是第i 个类别的线性预测结果，带入Softmax 的结果其实就是先对每一个  取 exponential 变成非负，然后除以所有项之和进行归一化，现在每个 (f3)就可以解释
复盘：反向传播算法的过程及公式推导，小白也能看懂的Backpropagation过程
weixin_46838716的博客
07-24 1506
1）一句链式求导法则还不够，还需要公式推导，或者实际的例子举例说明——做这一切都是为了优化神经网络更新参数，使得误差最小化 2）最重要的就是误差E对w的梯度，实际上就是E对f(e)的梯度×f(e)对e的梯度×e对w的梯度，目标就是把这个梯度拿去更新w 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。...
AI_02_关于loss-softmax反向传播过程
chaopioneer的专栏
02-25 272
  写在前面：           网上有很多推导的过程，限于高数计算能力有限，且对就和符号等符号的排斥，手写了一版推导过程。以后便于回看。  
深度学习box_loss cls_loss dfl_loss
最新发布
02-26
F.smooth_l1_loss(torch.sqrt(wh_ratio_clip), torch.ones_like(wh_ratio_clip)).mean()) ``` #### Class Loss (分类置信度损失) Class loss负责监督目标类别预测的质量。对于多类别的检测任务而言，一般会利用...
神经网络—参数初始化、激活函数、损失函数及反向传播算法
m0_68153457的博客
09-09 1467
(Neuron)
SSD源码解读 - multibox_loss_layer
wyg1997
09-13 1616
上一篇博客说了DetectionOut层怎么从conf、loc、prior中获取检测框，是检测的关键代码。 现在我们回到训练环节，看一下Mutibox层是怎么计算loss并完成反向传播的。 首先贴一个MutiboxLoss层的prototxt配置： layer { name: "mbox_loss" type: "MultiBoxLoss" bottom: "CatBac...
L1、L2、smooth L1三类损失函数
Bruce_0712的博客
05-20 1080
一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。 优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解 缺点：不是特别的稳健，为什么？因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。 什么是梯度爆炸？ 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向和合适的量更新网络权重
损失函数一直在波动_各种损失函数详解
weixin_39841610的博客
11-24 3617
开一篇文章，记录我遇到过的论文中损失函数。还没看过多少文章，所以目前接触的还比较少。简单的诸如0-1损失的就不提了，比较简单。2. 均方误差函数这个损失函数大家都能理解，形式比较简单: 。主要应用于回归任务，如在目标检测任务中对于坐标的损失计算。3. 交叉熵损失广泛应用于分类的损失函数，一般是先将网络输出进行一个softmax操作，将数值转为类别概率（以前一直疑惑为什么要用softmax，而不直...
【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）
Next_SummerAgain的博客
01-04 1万+
是预测值和真实值之差的绝对值的总和。其中，是样本数量，是第个样本的真实值，是第个样本的预测值。
softmax回归，损失函数，分类
qq_48687044的博客
12-01 199
② 他的缺点是在零点处不可导，并在零点处左右有±1的变化，这个不平滑性导致预测值与真实值靠的比较近的时候，优化到末期的时候，可能会不那么稳定。① 相对L2 loss，L1 loss的梯度就是距离原点时，梯度也不是特别大，权重的更新也不是特别大。① 三个常用的损失函数 L2 loss、L1 loss、Huber’s Robust loss。① MINIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。② 下面将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。4.3 可视化数据集。
Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation学习笔记
路&客的博客
04-10 4676
本文的目的是估计RGB-D图像中不可见对象实例的6D姿态和尺寸。与 “实例级” 6D姿势估计任务相反，我们的问题假设在训练或测试时间内没有确切的对象CAD模型可用。为了处理给定类别中的不同和不可见的对象实例，我们引入了归一化对象坐标空间(NOCS)——一个类别中所有可能的对象实例的共享规范表示。然后训练我们的基于区域的神经网络，以直接推断从观察到的像素到该共享对象表示(NOCS)的对应关系以及其他对象信息，如类别标签和实例掩码。这些预测可以与深度图相结合，以联合估计杂乱场景中多个对象的度量
文献阅读+L1正则和L2正则+softmaxL1正则
u012197749的博客
04-02 1338
导入：一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。两者的比较：正则化L1正则L2正则形式不同：  前面是否有系数有系数有系数一、解决什么问题？（作用？应用场景？）通常机器学习中特征数量很多，例如文本处理时，如果将一个词组（t...
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
weixin_30757793的博客
06-30 3593
　　最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。...
回归损失函数: L1 Loss
小花生的博客
05-07 2万+
平均绝对误差，L1损失 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间绝对差值之和。因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小，而不考虑它们的方向（如果我们考虑方向的话，那就是均值误差（MBE）了，即误差之和）。范围为0到∞。 摘录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39239829 注：博众家之所长，集群英之荟萃。 ...
深度学习-前向传播+反向传播
wowMJX的博客
07-01 1466
一、深度学与传统机器学的区别 1：在数据量较少的情况下，机器学和深度学训练后的数据是差不多的；但是在数据量较多的情况下，使用深度学训练数据较好。 2：机器学选择算法时需要调参，深度学不需要调参，深度学会发生过拟合的情况。 3：传统机器学的计算资源耗费较高。 二、深度学的应用 1：自然语言应用 2：计算机视觉 三、分类任务的步骤 1：收集数据并给定标签（需要收集很多数据，基本以万为单位）。 2：训练一个分类器（选择相应的算法）。 3：测试评估（计算准确率、精确率、召回率、ROC曲线）。 四、传统机器学的计算步
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