最近训练一个BP神经网络做回归，发现拟合效果很烂，甚至我用单样本训练竟然还是欠拟合。然后我昨天晚上发现，这个预测结果，随着我epoch次数的增加，最后所有预测结果会趋同。 这边一共放了三张大图，每张大图里面有两张小图，上面的小图记录了train accuracy（红）和test accuracy（蓝），评价标准是R square；下面的小图是我追踪的预测结果。三次训练分别是10、3、2个样本。 可
文章目录概述直接上pytorch网络搭建设置优化器选择损失函数开始训练（炼丹）测试模式（nograd）进阶指南 老规矩，先送上官网，建议不知道优化器，损失函数，网络模型的朋友们看看官网 https://pytorch.org/
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 基本都在torch.nn下 鸣谢： https://zhuanlan.zhi
背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
在上一篇文章 中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助nn.Linear()来实现一个简洁版的
在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、cross entropy（logsoftmax+NLLLoss）、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等，详见：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#loss-functions这里主要讲解一种考虑类间距离的Center
前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。需要注意： Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后
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2023-08-11 21:23:36
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文章目录triplet losstriplet hard loss triplet loss官方文档：torch.nn — PyTorch master documentation关于三元损失，出自论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering三元损失的介绍很多看下图：训练集中随机选取一个样本：Anchor（
目录参考文献人脸损失函数CenterLoss （2016）余弦距离 cosine lossCosineMarginLoss（Large-Margin-Cosine-Loss）（2018 CosFace）ArcFaceCircle Loss（2020）MV-Softmax loss（2020）CurricularFace（2020）人脸损失函数github源码详解ArcFace（InsightFa
目录前言一、损失函数二、详解1.回归损失2.分类损失三. 总结 前言损失函数在深度学习中占据着非常重要的作用，选取的正确与否直接关系到模型的好坏。本文就常用的损失函数做一个通俗易懂的介绍。一、损失函数根据深度函数的模型类型，损失函数可分为三类：1. 回归损失（Regression loss）：预测连续的数值，即输出是连续数据：如预测房价、气温等；2. 分类损失（Classificat
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2023-07-11 13:39:17
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文章目录1 Loss 介绍2 常见 LossL1 lossL2 lossNegative Log-Likelihood（NLL）Binary Cross-EntropyCross-EntropyHinge EmbeddingMargin Ranking LossTriplet Margin LossKL Divergence Loss3 Loss 设计4 softmax 及其变体5 Loss 异
我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch.2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tens
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2023-07-28 15:38:38
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文章目录1、CrossEntropyLoss-CE 交叉熵损失1.1 是什么？1.2 物理含义1.2 怎么代码实现和代码使用？1.2* 怎么代码实现和代码使用？1.3 应用场景1.3.1 多分类1.3.1 数值的回归参考 1、CrossEntropyLoss-CE 交叉熵损失1.1 是什么？一个损失函数，虽然说的是交叉熵，但是和《信息论》的交叉熵不一样。首先输入是size是(minibatch,
文章目录1. CrossEntropyLoss()1.1 CEL中不同计算模式的影响1.2 CEL中分类权重 weights 的影响1.3 nn.LogSoftmax()2. nn.NLLLoss()3. nn.BCELoss()4. nn.BCEWithLogitsLoss()5. nn.L1LOSS （MAE）6. nn.MSELoss7. nn.SmoothL1Loss8. nn.Pois
文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/什么是信息熵、交叉熵和相对熵/ "【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵")3.2 分类损失函数3.3 总结 文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.
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2023-08-09 00:55:43
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目录准备知识pytorch计算图（前馈+反向）pytorch线性回归（代码实战）构造数据pytorch中的分析构造模型构造损失函数和优化器迭代更新梯度输出与测试 准备知识注：了解计算图的同学可直接跳过。pytorch计算图（前馈+反向）无论在pytorch还是在tensorflow中，都是用计算图来计算前馈和反向传播过程。我们首先来介绍一个简单的计算图： 如上图所示，表示了y’ = w * x的
深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 符号约
在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种class probability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box. 理解了yolov3的输出的格式及每一个位置的含义,并不难理解源码.我在阅读源码的过程中主要的困难在于对pytorch不熟悉,所以在这篇文章里,关于其中涉及的一些pytorch中的函数的用法我都已经用加粗标示了并且给出了
深度学习loss大体上分成两类分类loss和回归loss。回归loss：平均绝对误差L1loss，平均平方误差L2loss， smooth L1 loss分类loss ： 0-1损失， logistic loss, hinge loss 铰链损失， exponential loss（指数损失）， KL散度。回归lossL1 loss 在loss为0处不可导，求解效
介绍线性回归和逻辑回归是我们经常用来做预测模型的利器。由于他们的受欢迎成都，很多股票量化交易员甚至认为他们就是唯一的回归形式，或者一些分析师会认为这两个回归是所有回归中最重要的。事实上，在数学世界中有回归方程有无数多的形式。每种形式都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中，我们以最简单的方式解释最常用的七种回归的形式。通过这篇文章，希望大家能形成回归广度的概念，而不是仅仅对遇到的每个问题
文章目录1目标函数2损失函数3目标函数优化方式4线性回归5多项式扩展6线性回归+多项式扩展7Logistic回归8SoftMax回归9交叉验证10KNN 1目标函数在算法模型优化的过程中，优化的方向函数，每次迭代优化的时候都让这个目标函数的值最小化，而我们的最优解其实是目标函数最小化的时候的取对应的参数值2损失函数一般情况下和目标函数是同一个，有时候损失函数表达的意义是指我们的模型参数给定的时候
