通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数，算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。在分类或者回归问题中，通常使用损失函数（代价函数）作为其目标函数。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的损失函数不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验
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2024-04-21 17:44:01
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目录一、图像分割简介（一）图像分割类型1. 根据不同的任务和数据类型：（二）语义分割性能指标：二、FCN网络简介（一）FCN网络如何工作？（二）feature map的上采样（Upsample）操作：（三）什么是FCN?（四）FCN的优缺点 三、U-Net模型（一）什么是U-Net？ 1. U-Net网络的结构
文章目录语义分割基于交叉熵的损失函数1. Loss Function CE 用于多分类任务2. Loss Function BCE 用于二分类任务3. Weighted Loss 用于样本数量不均衡4. Focal Loss 用于样本难易不均衡基于相似度的损失函数1. Soft Dice Loss2. Soft IoU Loss小结参考 语义分割语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一
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2024-09-18 19:00:19
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简介常用数据集mnist数据集该数据集是手写数字0-9的集合，共有60k训练图像、10k测试图像、10个类别、图像大小28×28×1from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载mnist数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()C
Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维(特征提取)后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧不相似。同样，该损失函数也可以
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2024-01-14 15:02:13
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损失函数是用来估量模型的预测值f（x）与真实值不y一致的程度。我们的目的就是最小化损失函数，让f（x）与y尽量接近。通常可以使用梯度下降寻找函数最小值损失函数大致可以分成两类：回归和分类回归类型损失函数均方误差（Mean Square Error，MSE）模型预测值与样本真实值之间距离平方的平均值
MSE是比较常用的一种损失函数它的曲线特点是光滑连续，可导，有利于使用梯度下降算法。而且MSE随着误
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2023-12-06 20:30:44
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着重介绍hige loss 和 softmax loss。
着重介绍hige loss 和 softmax loss。svm回顾\(C_1,C_2\)是要区分的两个类别，通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属，例如：\[g(x) = g(w^Tx+b)
\]我们取阈值为0，此时\(f(x)=sgn[g(x)]\)就是最终的判别函数。对于
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2024-03-22 11:23:39
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下面是学习unet时候搜集的数据1.交叉熵损失函数-cross entropy 二分类交叉熵损失函数binary_crossentropy其中,N为像素点个数,y_{i}为输入实例x_{i} 的真实类别,\hat{y}_{i}为预测输入实例 x_{i} 属于类别 1 的概率. 对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值, 对于完美的分类器, 对数损失为
介绍tensorflow中的网络API，本节主要介绍损失函数以及分类器相关接口。
一、误差值度量两个张量或者一个张量和零之间的损失误差，这个可用于在一个回归任务或者用于正则的目的（权重衰减）。l2_losstf.nn.l2_loss(t, name=None)解释：这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值，但是没有开方并且只取 L2 范数的值的
# PyTorch 图像分割多分类损失函数的实现指南
在计算机视觉领域，图像分割是一个重要任务，尤其是在医疗影像处理、自动驾驶和安防监控等应用中。本文将帮助你了解如何使用 PyTorch 实现图像分割中的多分类损失函数。我们将分步进行，首先明确整个流程，然后逐步实现代码。以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备和预处理 |
原创
2024-10-28 05:01:43
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文章目录Ml-KNN: A Lazy Learning Approach to Multi-Label LearningPattern Recognition 40 (2007) 2038 – 20481 MLKNN简介2 评价指标2.1 海明损失（Hamming loss，HL）2.2 1-错误率（One-error，OE）2.3 覆盖率（Coverage）2.4 排序损失（Ranking lo
本笔记基于tensorflow-2版本，先贡献代码或者下载代码（可能需要上网）。什么是图像分割在图像分类任务中，网络为每个输入图像分配一个标签（或类别）。然而，假设你想知道该物体的形状，哪个像素属于哪个物体，等等。在这种情况下，你会想给图像的每个像素分配一个类别。这项任务被称为分割。一个分割模型会返回关于图像的更详细的信息。图像分割在医学成像、自动驾驶汽车和卫星成像方面有许多应用，举例说明一下。这
作者：Derrick Mwiti编译：ronghuaiyang正文共：3651 字 18 图预计阅读时间：11 分钟导读包括架构，损失函数，数据集，框架的整理和总结。在这篇文章中，我们将深入探讨使用深度学习进行图像分割。我们将讨论：什么是图像分割，以及两种主要类型的图像分割图像分割的结构用于图像分割的损失函数你可以用到你的图像分割项目中的框架就让我们一探究竟吧。什么是图像分割？顾名思义，这是将图像
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2024-08-23 10:32:28
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机器学习 机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。机器学习步骤 通常学习一个好的函数，分为以下三步： 1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的集合。 2、判断一个函数的好坏，这需要确定一个衡量标准，也就是我们通常说的损失函
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2023-12-13 23:13:46
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作者：Prince Grover编译：ronghuaiyang
导读为模型选择合适的损失函数，让模型具有最好的效果。机器学习中的所有算法都依赖于函数的最小化或最大化，我们称之为“目标函数”。一组最小化的函数称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小值的一种常用方法是“梯度下降法”。把损失函数想象成起伏的山，而梯度下降就像从山上滑下来到达最低点。没有
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2023-12-25 21:09:54
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# 使用 PyTorch 绘制损失函数曲线
在深度学习的训练过程中，对模型的损失函数进行监控是至关重要的，因为它可以反映出模型的训练进度和性能。在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，我们可能会希望将损失函数的值可视化，以便更好地理解和调试模型。本文将详细讲解如何在 PyTorch 中训练模型并绘制损失函数的曲线，包括一个实际示例。
## 实际问题：训练一个简单的线性回归模型
我们将构建
叙：损失函数的一般表示为 L(y,f(x))，为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为y−f(x)，在分类问题中则为yf(x)。1.回归问题的损失函数 回归问题中y和f(x)皆为实数∈R，因此用残差 y−f(x)来度量二者的不一致程度。 常见的回归损失函数有：Huber损失是对二者的综合，当|y−f(x)|小于一个事先指定的值δ时，变为平方损失，大于δ时，则变成
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2024-02-05 10:53:48
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前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**损失函数（Loss Function）**是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化
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2024-04-26 14:30:21
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目录一、基础知识二、分类（1）二分类交叉熵损失函数（binary_crossentropy）（2）categorical_crossentropy损失函数（3）sparse_categorical_crossentropy（4）平衡交叉熵函数(balanced cross entropy)（5）focal loss 三、回归（1）均方误差（MSE-Mean Square Error，L2
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2023-09-24 19:02:02
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神经网络的发展可以追溯到二战时期，那时候先辈们正想着如何用人类的方式去存储和处理信息，于是他们开始构建计算系统。 人工神经网络是什么？人工神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。简单来说，就是通过大量的样本训练神经网络，得到结论
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2024-09-06 00:03:48
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