损失函数是如何设计出来的？从学习神经网络的历程中，我们知道，通过使用梯度下降法来进行反向传播，来迭代更新网络的参数。在了解梯度下降算法之前，我们需要了解一下损失函数。（具体梯度下降如何计算，我会在后续的博客中进行更新。） 因此，现在有了第一个问题：科学家们是如何设计出来损失函数的呢？ 我们已经知道，神经网络无非就是一堆线性映射函数，加一些激活函数来构成，结构非常简单，但是却能表现出智能。我们学习神
# 损失函数在机器学习中的应用
## 引言
损失函数（Loss Function）是机器学习中一种用于衡量模型预测结果与实际标签之间差异的函数。在训练过程中，我们的目标是通过优化损失函数来找到最佳的模型参数，使模型能够更好地逼近真实数据的标签。本文将介绍损失函数的概念、常见的损失函数类型以及如何在代码中应用损失函数进行模型训练。
## 损失函数的概念
损失函数是机器学习中的一个重要概念，它用于
原创
2023-08-21 04:40:26
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1.损失函数简介1.1损失函数作用损失函数绝对是深度学习中最重要的一部分，要想训练出好的模型，就必须要有个好的损失函数。 首先，得明确损失函数是干嘛用的！ 通俗地说，损失函数就是告诉网络模型预测值与真实值的差距，描述模型预测的好坏，好让网络模型朝着我们期望的好的方向进行学习。 举个简单的例子，就像猜数字游戏，我们随便写下一个数字，让计算机来预测我们写的值，这时我们就需要一个损失函数来告诉计算机预测
Deeplab v3+是Deeplab系列最后一个网络结构，也是基于空洞卷积和多尺度系列模型的集大成者。相较于Deeplab v3，v3+版本参考了UNet系列网络，对基于空洞卷积的Deeplab网络引入了编解码结构，一定程度上来讲，Deeplab v3+是编解码和多尺度这两大系列网络的一个大融合，在很长一段时间内代表了自然图像语义分割的SOTA水平的分割模型。提出Deeplab v3+的论文为E
几种常见损失函数
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2023-05-31 07:47:48
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信息熵 信息熵也被称为熵，用来表示所有信息量的期望。 公式如下： 例如在一个三分类问题中，猫狗马的概率如下： |label|猫|狗|马| |:--|:--|:--|:--| |predict|0.7|0.2|0.1| |信息量|-log(0.7)|-log(0.2)|-log(0.1)| 信息熵为：
原创
2022-03-08 10:07:47
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**Title: Implementation of Focus Loss Function in Machine Learning**
Introduction:
As an experienced developer, I understand the challenges faced by beginners when it comes to implementing complex co
机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法。其中学习准则可以简单理解为损失函数，优化算法就是用来优化损失函数的。根据任务不同，损失函数可以分为回归损失函数和分类损失函数，每种类别的损失函数有很多种，不同的损失函数的形式以及出发点都不同，在实际应用中，根据任务的需要，选取合适的损失函数是非常关键的，它 ...
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2021-08-30 19:42:00
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1.梯度梯度是一个向量(矢量)，它的数学含义是函数f(x,y)在可导处的变化速率，梯度越小，表示函数越趋近与某个最小极值。所以在机器学习算法中，通过梯度下降算法来对函数进行调优。2.损失函数-Loss-Function损失函数是衡量样本平均误差相关的函数，损失函数的数学意义是衡量模型输入与输出之间的误差值大小的函数。模型训练的目标就是求出使得损失函数取值最小的时候的模型参数。损失函数是用来评价模型
疑问：fc=torch.nn.Linear(n_features,1)
criterion=torch.nn.BCEWithLogitsLoss() # Loss
optimizer=torch.optim.Adam(fc.parameters()) # optimizer
for step in range(n_steps):
if step:
optimizer.
损失函数汇总1. 常用损失函数1.1 0-1损失函数(0-1 lossfunction)1.2 感知损失函数（Perceptron Loss）1.3 平方损失函数（Quadratic Loss Function）1.4 Hinge损失函数（Hinge Loss Function）1.5 对数损失函数（Log Loss Function）1.6 交叉熵损失函数（Cross-entropy Loss
损失函数？ 损失函数用于测量预测输出和提供的目标值之间的误差。损失函数告诉我们算法模型距离实现预期结果有多远。“损失”一词是指模型不能产生预期结果而受到的惩罚。 例如，一个损失函数(称为J)可以使用以下两个参数:***预测输出(y_pred)***目标值(y)例如，用神经网络做预测：这个函数将通过比较预测输出和预期输出来确定模型的性能。如果y_pred和y之间的偏差很大，那么损失值就会很大。如果偏
假设函数假设函数就是假设某一个函数可以代表大多数数据的分布。这个函数的参数是未知的，而不同的参数所得到的假设函数是不同的。模型参数与假设函数之间的关系：参数设定的不同，直接导致假设函数的不同。损失函数（loss function）损失函数也称代价函数，是描述假设函数在不同参数值下的损失。损失函数最终作为模型建立的学习准则和优化问题，通常将损失函数用来判断模型预测出来的结果与实际值的差距程度。优化函
深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~1. 引言损失函数是机器学习与深度学习里面的重要概念。从名字上就可以看出，损失函数(Loss Function)反应的是模型对数据的拟合程度。一般来说，损失函数越小，说明模型对数据的拟合也越好。同时我们还希望当损失函数比较大的时候，对应的梯度也会比较大，这样梯度下降的时候更新也会快一些。损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致
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2023-08-25 18:40:49
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1. 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)值。2. 常用损失函数常见的损失误差有五种： 1. 铰链损失（Hinge Loss）：主要用于支持向量机（SVM） 中； 2. 互熵损失 （Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 3. 平方损失（Squar
目录一、常见的MSE、MAE损失函数1.1 均方误差、平方损失1.2 平均绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式2.2 几个关键的概念1、鲁棒性（robustness）2、稳定性三、smooth L1损失函数四、Cross entropy损失和Softmax损失1、Cross entropy2、Soft...
原创
2021-08-13 09:51:16
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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. 引言 上一节深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器中提到两个对图像识别至关重要的概念：用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/score function用于评估参数W效果(评估该参数下每类得分和实际得分的吻合度)的损失函数/loss function 其中对于线性SVM，我们有：得分函数f(xi,W)=Wxi损失函数L=1N∑i∑j≠yi[max(0,
常见的损失函数以及其优缺点如下：0-1损失函数(zero-one loss) 0-1损失是指预测值和目标值不相等为1， 否则为0:[公式] 特点：(1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用.(2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽条件，即满足 [公式] 时认为相等， 2. 绝对值损失函数绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对
问题的损失函数表示预测值与真实值之间的差异公式：对数损失 (Log ...
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2023-05-14 13:29:04
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