9.目标函数（损失函数，代价函数）9.1分类任务的目标函数9.1.1 交叉熵损失函数（cross entropy）(SoftMax) Lcross entropy loss=Lsoftmax_loss=−1N∑i=1Nlogehyi∑Cj=1ehj
L
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目标检测任务的损失函数由两部分构成：Classification Loss和Bounding Box Regeression Loss。 Smooth L1 LossL1 Loss（Mean Absolute Error，MAE）平均绝对误差（MAE）是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
文章目录一、神经网络的学习为何要设定损失函数二、为什么用交叉熵做损失函数1.信息熵2.相对熵(KL散度)3.交叉熵4.为什么使用交叉熵5.使用场景 一、神经网络的学习为何要设定损失函数▍基本概念：神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。▍问题描述： 可能有人会问：
我们想获得的是能提高识别精度的参数
目录什么是损失函数均方误差与交叉熵为什么要使用交叉熵交叉熵与KL散度之间的关系参考文献 什么是损失函数对于损失函数网上已经有充分的解释：“机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为目标函数。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为损失函数。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。 ” 总而言之，损失函数用来衡量当前模型的糟糕程度，它的值越大，模型就越糟糕，反之，它的值越小
k近邻近邻算法： 多数表决规则等价于经验风险最小化： 损失函数最小化：一训练数据为基础，通过此类分类规则计算得到 一块区域，有k个训练数据，1,2,3个类别。1>2>3 当此区域判为1，损失函数等于2,3个数和 当此区域判为2，损失函数等于1,3个数和 当此区域判为3，损失函数为1,2个数和 选取损失函数最小的，即个数最多的类别。作为此区域类别。所以此区域判别为1. Kd树： 第一步：
这篇我简单梳理了一下现在火热的对比损失和交叉熵损失之间到底存在什么样的关系。废话少说，直接进入正题。数据集D 假如我们有样本 这里表示每个样本 是长度为 的向量，而标签 是长度为 的binary向量，代表一共有 个不同的类别。 交叉熵损失交叉熵损失(Cross-e
本文介绍知识蒸馏的经典论文（Distilling the knowledge in a neural network）。核心思想是通过迁移知识，从而通过训练好的大模型得到更加适合推理的小模型。1. 核心思想文章的核心思想就是提出用soft target来辅助hard target一起训练，而soft target来自于大模型的预测输出：1、训练大模型：先用hard target，也就是正常的标签训
实现: A绿角（红白绿)-->B兰角(绿白粉)-->C红色(红兰白)，对换，白色面不变。 起点： 白色面对身体，绿角放左下角，左手大拇指中心白不要动 公式： 1 、右手1层，向前1下（90度) 2 、上面1层，向左1下（90度) 3 、右手1层，向前1下（90度) 4、下面1层,转180度 5 、右 ...
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2021-07-12 19:45:00
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深度学习基础：性能评估指标超参数介绍损失函数前言本文主要总结一下常见目标检测的损失函数以及一些基础的函数，主要损失函数为mask-rcnn涉及到的损失函数包括：MSE均方误差损失函数、Cross Entropy交叉熵损失函数目标检测中常用的Smooth L1损失函数focal loss，log lossdice loss ,iou loss损失函数：共分为两类，分类问题的损失，和回归问题的损失。分
1. 三元组损失函数已经了解了Siamese网络架构，并且知道想要网络输出什么，即什么是好的编码但是如何定义实际的目标函数能够让神经网络学习并做到上节讨论的内容呢？要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码方法之一就是：定义三元组损失函数然后应用梯度下降为了应用三元组损失函数，需要比较成对的图像比如这个图片，为了学习网络的参数，需要同时看几幅图片比如这对图片（编号1和编号2），想要它们的编
Excel基本函数 插入函数可以直接在单元格内输入，也可以在“公式”选项卡的“插入函数”中进行插入。 1、sum()函数：对单元格或单元格区域求和，它的返回值是：数值型 格式：=sum(参数1,参数2,…) 举例：=sum(A1,B2,C3) 求A1,B2,C3三个单元格的和 =sum(A1:B2) 求A1:B2区域的和 注：“Alt+=”：可以对左侧的所有数值型数据求和 2、average()函
1.MSEdef 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_pre
原创
2023-02-06 19:39:25
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机器学习中常见的损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))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，也是结构风险函数的重要组成部分。 一，回归问题 1，MSE（均方误差）（Mean Square Error） 均方误差
Fast R-CNNFast RCNN将分类与回归做到了一个网络里面，因此损失函数必定是多任务的：其中分类任务还是我们常用的对数损失，对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网
# Python三个函数嵌套
在Python编程中，函数是一种非常重要的概念。通过函数，我们可以将一段代码封装起来，使其可以重复使用。而函数的嵌套则是在一个函数的内部定义另一个函数。本文将介绍Python中的函数嵌套，并提供一些实际的代码示例来帮助你更好地理解。
## 函数嵌套的基本概念
函数嵌套是指在一个函数的内部定义另一个函数。这样的设计可以使程序更加模块化，并且可以将一些复杂的任务分解
# 如何实现Java函数三个点（Varargs）
## 概述
在Java中，我们可以使用“三个点”（Varargs）来定义一个接受可变数量参数的方法。这个功能非常方便，可以让我们在不确定参数个数的情况下灵活地定义方法。在本文中，我将向你介绍如何实现Java函数三个点。
## 实现步骤
首先，让我们来看一下整个实现的流程。我们可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
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# Python三个函数嵌套实现
## 引言
在编程过程中，函数是非常重要的概念之一。函数的嵌套是指在一个函数内部定义另一个函数，而被定义的函数可以在外部函数中被调用。在Python中，函数是一等公民，可以像其他对象一样被传递、赋值和嵌套在其他函数内部。本文将介绍如何在Python中实现三个函数的嵌套。
## 整体流程
为了帮助小白开发者理解如何实现三个函数的嵌套，我们可以通过以下步骤来进行讲
原创
2023-09-02 04:19:58
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1 前言除了 9n±4 型自然数外，所有 100 以内的自然数都能写成三个整数的立方和。2 正文1 = (-1)³ + 1³ + 1³2 = 7³ + (-5)³ + (-6)³3 = 1³ + 1³ + 1³4 不可能5 不可能6 = (-1)³ + (-1)³ + 2³7 = 104³ + 32³ + (-105)³8 = (-1)³ + 1³ + 2³9 = 217³ +
梯度导数是个标量，反应的是变化的程度，即“大小” 显然，位于这两平面的不同的两个点的位置的函数值的变化程度是不一样的，即导数不同同样，偏微分，即偏导数，也是标量，只不过它是在自变量的方向上的变换的程度(自变量不只一个)而梯度是一个向量 梯度就是所有的偏微分，带上其方向的向量这里箭头所代表的方向和大小就是梯度箭头的长度就是梯度的大小，
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33752313，讲的不错。1.损失函数 第一项主要是针对真实样本的，第二项是针对生成样本的损失。//判别器是尽可能地判别出是真实数据还是生成数据，我一直以为是尽可能判别不出呢。。。 2.训练过程可以看到是先确定G，优化D，确定了优化D之后，再优化G，然后循环进行上面的过程。3.GAN的缺点https://zhuanla
