前言在前面的文章中，我们了解到模型假设、评价函数（损失函数）和优化算法是构成模型的三个关键要素。刚学习人工智能的朋友肯定会有这样的疑问，是不是这三个关键要素都需要我们在日常工作中进行设计呢？其实啊，并不是这样，很多的框架都已经给我们提供了可供选择的损失函数和优化算法，只需要我们根据自己的业务场景来选择最适合的哪一个即可，是不是很easy？一、损失函数1、什么是损失函数？ &n
各位同学好，最近学习了CS231N斯坦福计算机视觉公开课，讲的太精彩了，和大家分享一下。已知一张图像属于各个类别的分数，我们希望图像属于正确分类的分数是最大的，那如何定量的去衡量呢，那就是损失函数的作用了。通过比较分数与真实标签的差距，构造损失函数，就可以定量的衡量模型的分类效果，进而进行后续的模型优化和评估。构造损失函数之后，我们的目标就是将损失函数的值最小化，使用梯度下降的方法求得损失函数对于
目录1、什么是损失函数2、为什么使用损失函数3、损失函数3.1 基于距离度量的损失函数3.1.1 L1_Loss3.1.2 L2_Loss3.1.3 Smooth L1损失函数函数图时发现的一个事后补救、锦上添花的小小小小~小技巧。看一下成品： 一、已具备的loss曲线图之前通过python的matplotlib或者plotly绘制好部分的l
之前简单介绍了YOLO的主要思想，这里再简单介绍一下训练的过程。都知道训练的过程中需要修改神经网络的权重的，怎么修改要基于一个损失函数来判断。从最简单的图片分类来说，分错了，损失函数为1，对了为0，然后反向传播。损失函数的设计对于训练神经网络是很重要的，那么YOLO是怎么设计的呢。以下内容转自知乎“图解YOLO”损失函数的设计目标就是让坐标（x,y,w,h），confidence，classifi
损失函数Question？ 是什么？ 有什么用？ 怎么用？1 是什么？ 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分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ
解决的问题：消除正负样本比例不平衡（One-Stage算法需要产生超大量的预选框，模型被大量负样本所主导，Focal Loss对此种情况卓有成效。），并且挖掘难负样本（难负样本即为一些很难区分是正样本还是负样本的负样本。其对立的就是一些简单的负样本，很容易区分出来是负样本，其前向传播的loss很小，模型很容易认出，因此在模型后期这些大量的简单样本会浪费大量的时间。）Focal loss是在交叉熵损
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2023-08-30 20:23:46
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目录1 前言2 回归（Regression）任务2.1 均方误差MSE（mean squared error）2.2 平均绝对误差MAE（ mean absolute error)2.3 Huber Loss3 分类（Classification）任务3.1 铰链损失（hinge loss)3.2 交叉熵损失（Cross Entropy)3.2.1 信息熵（Entropy）3.2.2 交叉熵（
梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用方法，有实现简单的优点。它是一种迭代算法，每一步需要求解的目标函数的梯度向量。假设 f(x) 是 Rn minx∈Rnf(x)x∗ 表示目标函数 f(x)由于负梯度方向是使函数值下降最快的方向，在迭代的每一步，以负梯度方向更新 x梯度下降的相关概念步长：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用下山的例子，步长就是在当前
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2023-10-25 22:11:51
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# 如何在 Python 中画出损失（Loss）图
在机器学习和深度学习的训练过程中，监控模型的损失函数（loss function）变化是评估模型训练效果的重要方式。通过损失图，我们可以观察到模型的学习进程以及潜在的过拟合现象。本教程将指导你使用 Python 绘制损失图，适合任何刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们将整个过程分为几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 描
前言 本文介绍了一系列可视化方法探索了神经损失函数的结构，以及loss landscape对泛化的影响，提出了一种基于 "Filter Normalization" 的简单可视化方法。当使用这种归一化时，最小化的锐度与泛化误差有很高的相关性，这种展示的可视化结果非常清晰。 作者丨CV开发者都爱看的 本文目录1 神经网络损失函数分布可视化神器 (来自马里兰大学) 1 Loss l
# 用Python画损失函数曲线
## 介绍
损失函数是机器学习中非常重要的概念，它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距。在训练模型的过程中，我们希望通过调整模型的参数，使得损失函数的值最小化。在本文中，我们将使用Python来画出损失函数的曲线，并通过一个具体的例子来说明。
## 什么是损失函数？
损失函数是用来衡量模型预测值与真实值之间的差距的函数。在机器学习中，我们通常使用均方误差
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：。为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：https://github.com/Dengshunge/mySSD_pytorch搭建SSD的项目，可以分成以下三个部分：
数据读取；
网络搭建；损失函数的构建；
网络测试。接下来，本篇博客重点分析损
# 用Python画多个损失函数图像
在机器学习和深度学习中，损失函数是评估模型预测值与实际值之间差异的指标。不同的损失函数适用于不同类型的问题，例如分类、回归等。在训练模型时，我们通常会关注损失函数的变化情况，以便了解模型的训练效果。
本文将介绍如何使用Python绘制多个损失函数的图像，帮助我们更直观地观察模型训练过程中损失函数的变化。
## 实际问题
假设我们正在构建一个分类模型，需
# 如何使用Python绘制函数图
在科学计算和数据可视化中，绘制函数图是一项常见任务。Python提供了许多强大的库，如Matplotlib和Seaborn，可以帮助我们轻松绘制各种类型的函数图。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制函数图，并通过一个示例解决一个实际问题。
## 准备工作
在开始之前，确保已经安装了Python以及以下库：
- Matplotlib
- NumPy
目录均方损失 绝对值损失函数 huber's robust Loss损失函数 是用来衡量预测值和真实值之间的区别。三个常用损失函数均方损失 绿色的线是 似然函数 (1的-l次方)。蓝色橙色如下图所示： 绝对值损失函数
Generative Adversarial Nets 上周周报已经写了这篇论文，本周相对GAN网络的LOSS进行进一步的学习和研究。GAN网络： 条件：G依照真实图像生成大量的类似图像，D是辨别输入的图像是真实图像还是G生成的虚假图像。 原理：G和D是互相促进的。G的目的是产生的图像让D感到模糊不知道该分成realistic（看起来像是现实的）还是fake（看起来是假的），D的目的是将reali
在YOLOX模型中，cls, reg, obj代表的是三个不同的预测组成部分，对应的损失函数如下：cls: 这代表类别预测（classification）。对应的损失是类别预测损失（loss_cls）。这个损失计算的是模型预测的类别与真实类别之间的差异。它使用的是二元交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss）。reg: 这代表边界框回归（bounding box regression）。对应
展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。第一
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2023-10-17 12:39:42
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