前言今天我们学习网络的损失部分，众所周知损失是网络参数调节的关键，损失函数的好坏是一个网络的关键，让我们先了解一下CTPN的损失组成： CTPN 的 loss 分为三部分：Ls：预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss； Lv：文本区域中每个 anchor 的中心y坐标cy 与高度h 的regression loss； Lo：文本区域两侧 anchor 的中
最近需要一种自定义loss，可以对每个实例的loss进行不同的加权。在网上找到的代码，没有我想要的，因此首先对torch的loss进行了研究。torch的loss有包装在nn.Module之中的，有在nn.functional之中的，两种的区别就是前者需要torch对参数进行维护，如果没有parameter不用算梯度的话，就是多占了几个参数的区别而已。torch本身的nn.BCEloss就是调用了
description动态区间第\(k\)大data range\[n,m\le 10000,a_i,t\le 1e^9\]solution前置技能:主席树,静态区间第\(k\)大 注意到主席树的区间维护是通过前缀和来实现的, 修改时需要对所有前缀进行修改,一次复杂度是\(O(nlogn)\),显然会\(TLE\)树套树(树状数组套线段树???)于是我们想到把主席树的前缀和维护改成树状数组维护 这
不确定性建模似乎可以适用于标签噪声更大的数据，而DTP可能在干净的标注数据里效果更好一、 同方差的不确定性加权(噪声低的权重高，好学的任务权重高)每个任务的最优权重依赖于衡量尺度并且最终依赖于任务噪声的大小。通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）综上，本文的创新点主要
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2024-08-21 08:15:32
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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，它是一个非负实值函数,通常使用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，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的Φ是正则化
在DDD设计中，增删改操作便于应用领域模型执行，而查询操作往往无法直接通过领域模型执行。CQRS是“命令查询责任分离”（Command Query Responsibility Segregation）的缩写。在基于CQRS的系统中,我们称增删改为命令型操作,把命令操作和查询 所使用的数据模型作区分。听起来可能像是两个微服务,但是在CQRS中，无论运行时架构是怎样的，命令模型和查询模型都属于同一逻
GoogLeNet动手学深度学习代码开源 githubimport torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import d2l.torch as d2l相当于使用了不同的滤波器的 块相比于 或者 class Inception(nn.Module):
def __init__(self, in_c
# 多个Loss权重在PyTorch中的实现
在深度学习中，我们经常需要同时优化多个loss函数来达到更好的模型性能。PyTorch提供了灵活的方式来实现这一点。本文将介绍如何在PyTorch中使用多个loss权重，并通过代码示例进行说明。
## 什么是Loss权重？
在机器学习中，loss函数是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在多任务学习或需要平衡不同任务性能的场景中，我们可能会
原创
2024-07-17 13:34:18
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目录正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？核范数(奇异值系数化)参数共享与参数绑定在神经网络的隐藏层或参数中注入噪声稀疏表征（表征稀疏性惩罚）稀疏自编码器 & 表征稀疏惩罚项自编码器基本原
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2023-11-24 13:50:06
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# 如何实现深度学习中的Loss权重
在深度学习中，Loss权重的设置是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们处理类不平衡或者调整不同类别的重要性。本文将详细介绍如何实现Loss权重，并提供具体代码示例和相关流程图表。
## 整体流程
我们可以将实现Loss权重的流程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 定
原创
2024-10-25 04:26:49
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍在最近的研究中，一种名为秃鹰搜索算法(Cuckoo Search Algorithm)的优化算法已经引起了广泛的关注。这种算法受到了自然界中秃鹰的繁殖行为的启发，通过模拟秃鹰寻找巢穴和替换其他鸟类鸟蛋的行为，来搜索最优解。然而
# 如何在PyTorch中调整Loss权重
在深度学习的模型训练过程中，如何调整损失函数（Loss）的权重是一个关键环节。尤其在不平衡分类任务中，某些类别的样本数量可能会远超其他类别，直接导致模型对少数类别的识别能力下降。为了解决这个问题，我们可以为不同的类别分配不同的损失权重，从而使模型在训练过程中更加重视少数类别。那么，如何在PyTorch中实现这一过程呢？接下来，我将详细介绍这个过程。
原创
2024-08-08 15:07:00
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前言：这篇论文就是通道维度（channel-wise）增加注意力机制，关键的两个操作是squeeze和excitation，所以论文把这个attention结构命名为SE block。核心思想：通过全连接网络根据loss去自动学习特征权重。细说：SE block是为了显式地实现特征通道的的相互依赖关系。也就是通过自动学习的方式（设计一个网络根据loss去自动学习特征权重，而不是直接根据特征通道的数
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2024-10-28 16:53:21
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这个世界上肯定有另一个我，做着我不敢做的事，过着我想过的生活。一个人逛街，一个人吃饭，一个人旅行，一个人做很多事。极致的幸福，存在于孤独的深海。在这样日复一日的生活里，我逐渐和自己达成和解。作为迁移学习的一种，finetune能够将general的特征转变为special的特征，从而使得转移后的特征能够更好的适应目标任务，而图像检索最根本的问题，仍在于如何在目标任务上获得更好的特征表达(共性与可区
1.背景目前，很多应用中都因为用了多任务取得了不错的效果，那么如何将这些任务的loss有机组合在一起？一种简答粗暴方法就是手动调节多任务之间的loss的相对权重，然后加和，如下： 这种方式把权重作为超参调试的方式，往往耗时耗力。本文参考[1]就如何动态设置多任务（分类与回归）之间的loss的相对权重做简单介绍。2.解决方案在贝叶斯建模中，认为模型有一些不确定性(随机变量)，可能是先验问题导致的，也
本文由
京东AI研究院发表在CVPR2020上的文章，从
统一样本加权网络的角度来考虑目标检测问题，在提出了一种对分类损失和回归损失联合加权的通用损失函数，并在此基础上实现了一个统一的样本加权网络来预测样本的任务权重，能够即插即用，在较少的参数量增加的情况下实现1.8%性能提升。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.06568.pd
之前在 介绍过SGD(Mini-Batch Gradient Descent(MBGD)，有时提到SGD的时候，其实指的是MBGD)。这里介绍下自适应梯度优化算法。 AdaGrad：全称Adaptive Gradient，自适应梯度，是梯度下降优化算法的扩展。AdaGrad是一种具有自适应学习率的梯度下降优化方法。它
ContentsIntroductionMethodsRe-balanced weighting after Re-samplingNegative-Tolerant RegularizationDistribution-Balanced Loss (DB loss)ExperimentsDataset ConstructionExperimentsBenchmarking ResultsRef
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2024-09-13 13:47:22
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如何理解工程测量中的各种误差？对于工程测量来讲，基础就是学会操作各种仪器，能够将图纸与现场结合起来。再进一步，就是要理解测量规范中的各种误差，知道测量时的精度，以能够保证一个项目的顺利进行，当然如果能达到这个要求，那么你离升职加薪就不远了。今天就来谈谈工程测量规范中的各种误差，以及如何将其转换为测量时的限差。1、什么是中误差？什么是相对中误差？极限误差？ 中误差就是有限次数观测的偶然误差求得的标准
损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。回归模型中的三种损失函数包括：均方误差（Mean Square Error，MSE）平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）Huber Loss。1. 损失函数① Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。② Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。2. L1
