上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。目录前言什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。损失函数的作用？
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2023-10-07 19:19:32
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# 学习如何实现“Python 损失函数图”
在机器学习模型训练过程中，损失函数用于评估模型的性能。通过可视化损失函数图，我们可以观察到训练过程中的模型改善情况，从而帮助我们调整参数或架构以获得更好的结果。本文将带你一步步实现Python中的损失函数图，适合刚入行的小白。
## 目标流程概述
我们要实现的目标包括以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-28 06:06:37
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# 如何实现损失函数图 Python
## 1. 简介
在机器学习和深度学习中，损失函数（loss function）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标。通过优化损失函数，我们可以使模型的预测结果更接近真实标签，从而提升模型的性能。本文将介绍在Python中如何实现损失函数图。
## 2. 实现流程
下面是实现损失函数图的流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|:---
原创
2023-08-15 12:42:29
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常见损失函数总结-图像分类篇【上】 一、前言 在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是十分重大的。 接下来，重点总结一下在实习工作实践中经常用到的损失函数：
图像分类：softmax，weighted softmax loss，focal loss，soft softmax lo
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2023-12-18 23:00:06
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# Python绘制损失函数图
## 介绍
在机器学习和深度学习中，损失函数是评估模型输出与实际标签之间的差异的一种方式。通过绘制损失函数图，我们可以直观地了解模型训练过程中损失的变化情况，进而优化模型的表现。本文将教会你如何使用Python绘制损失函数图。
## 流程
下面是绘制损失函数图的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2023-08-02 12:29:45
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# 理解损失函数及其图形可视化
在机器学习和深度学习中，损失函数（或代价函数）是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它的值越小，表明模型的预测越准确。因此，优化损失函数是训练机器学习模型的核心任务之一。本文将介绍损失函数的性质，并用 Python 代码进行可视化，帮助大家更好地理解损失函数的构造和应用。
## 什么是损失函数？
损失函数是用于评估机器学习模型表现的工具。常见的损失函数主要分
深度学习之损失函数L1范数损失函数 多层感知机可将单层感知机学习到的简单概念进一步整合学习得到复杂的概念，每一层都整合学习上一层输出的较简单的概念，越深的网络能学习到的概念就越高层越复杂。每一层整合的概念方式就是每一个输入值和对应参数的乘积之和，再通过激活函数。 而深度神经网络的学习过程就是不断地更新这些参数，直到得到最优的参数。那么什么样的参数才算是最优的权值呢？其实就是能使神经网络的输出
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2024-01-21 07:19:43
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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
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2023-12-09 14:38:19
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损失函数什么是损失函数？损失函数的分类回归损失L1 LossL2 LossSmooth L1 LossIoU LossIoU Loss vs Lx LossGIoU LossDIoU LossCIoU Loss分类损失EntropyCross EntropyK-L DivergenceDice LossDice 系数的计算Dice Loss vs CEFocal LossReference 什么
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2023-10-06 18:40:04
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简介Loss function损失函数用于定义单个训练样本与真实值之间的误差Cost function代价函数用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差Objective function目标函数泛指任意可以被优化的函数损失函数用于衡量模型所做出的预测离真实值(GT)之间的偏离程度。损失函数分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）知道每一种损失函数的优点和局限性，才
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2023-09-01 08:13:56
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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（
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2023-12-09 19:25:17
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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) 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。模型的风险结构包括了风险项和正则项，通
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2023-12-21 22:44:32
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# Python绘制损失函数迭代图
在机器学习及深度学习的训练过程中，损失函数（Loss Function）是评估模型性能的重要指标。通过对损失函数值的监控，我们能直观地了解模型的学习情况。因此，绘制损失函数的迭代图可以帮助我们快速判断模型训练的是否合适。本文将介绍如何使用Python绘制损失函数的迭代图，并且提供相应的代码示例。
## 什么是损失函数？
损失函数是用来衡量模型预测值和真实值
原创
2024-10-10 03:42:41
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# Python画损失函数收敛图
在机器学习和深度学习的过程中，损失函数的收敛速度是评估模型训练效果的重要指标之一。通常，我们会使用图表将损失函数的变化过程可视化，以便更直观地观察模型训练的趋势。在这篇文章中，我们将介绍如何用Python绘制损失函数收敛图。
## 什么是损失函数？
损失函数是量化模型预测值与实际值之间误差的一种指标。在机器学习中，模型的目标是最小化损失函数。通过最小化损失函
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下方差损失函数的概念：方差损失函数是指计算模型在训练集上的表现和在测试集上的表现之间的差异。它衡量着模型的拟合能力，也可以用来衡量模型的泛化能力。方差损失函数可以帮助我们找到最优模型，从而提高模型的泛化能力。方差损失函数也是一种常见的回归损失函数，它的原理是，用算法预测出的值减去真实值，然后计算这些差值的方差，该方差越高，意味着算法的预测准确度越低。因此，当算
《Python深度学习》第三章神经网络入门部分内容，有关神经网络的层和损失函数选取。一、层的选取 1.2D张量，选取全连接层，也叫密集连接层，Keras中对应Dense，例如像神经网络中加入一个512输入，32输出的Dense层network.add(layers.Dense(32, input_shape=(512,)) 2.3D张量，选取循环层（LSTM） 3.4D张量，选取
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2023-06-04 13:38:15
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0 引言做机器学习项目的时候总是遇到经验风险、结构风险、正则化项等这些概念，还有损失函数最小化问题，今天我们就来详细地总结下这些知识吧。1 损失函数针对单个具体样本，表示模型预测值与真实样本值之间的差距。损失函数越小，说明模型对于该样本预测越准确。 在实际应用中，选取损失函数会受到诸多因素的制约，比如是否有异常值、机器学习算法的选择、梯度下降的时间复杂度、求导的难易程度以及预测值的置信度等等。因此
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2024-05-28 12:44:07
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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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Task03: 化劲儿-损失函数设计前沿3.5 损失函数3.5.1 Matching strategy (匹配策略)：3.5.2 损失函数3.5.3 Hard negative mining:3.5.4 小结 loss函数代码分析 对MultiBoxLoss类分段解释 前沿光知道模型的结构，以及模型最终会输出什么怎么够，你得懂得化劲儿，通过合理的设置损失函数和一些相关的训练技巧，让模型向着正确的
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2023-10-13 16:15:33
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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
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2023-11-06 12:33:40
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