损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值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ΦΦ是正则化项
# Python中损失函数的光滑约束实现方案
在深度学习与机器学习中，损失函数是模型训练的核心内容，它用来衡量模型预测与真实值之间的差距。然而，在某些情况下，过于复杂的损失函数可能会导致模型对训练数据的过拟合。因此，加入光滑约束（Smoothness Constraint）是一种常用的正则化策略，旨在控制模型复杂性，从而提高模型的泛化能力。
## 光滑约束的背景
光滑约束通常涉及对模型参数的
NLP笔记：常用loss function整理1. 简介2. loss function整理1. MSE（Mean Square Error）2. MAE（Mean Abosolute Error）3. CrossEntropy4. KLDivergence5. Regularization3. 总结4. 参考链接1. 简介接上一篇博客【NLP笔记：常用激活函数考察整理】，这里，我们来考察一下机器
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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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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机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本
，尝试学习
的映射关系，使得给定一个
，即便这个
不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实
的输出
而损失函数（Loss Function）则是这个过程中关键的一个组成部分，用来衡量
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2024-02-27 13:24:23
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Yolov1Yolov1是Yolo 系列的开山之作，论文中给出了具体的损失函数。 其思想本质也极为简单暴力，把目标检测问题看成是一个回归问题， 坐标，宽高，分类，置信度（有目标置信度，没有目标置信度）损失都采用SSE损失函数，一顿狂怼，依赖平台算力把目标检测出来，没有什么特别的技巧。。 其输出向量形式为7 * 7 * （2 * 5 + 20） = 7 * 7 * 30 损失函数定义如下：Yolov
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2023-12-20 00:26:58
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1.分类任务的损失函数分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数1.1多分类任务 在多分类任务重通常使用softmax将logits转换为概率的形式，所以多分类的交叉熵损失也叫做softmax损失，它的计算方式是： 其中，y是样本x属于某一个类别的真实概率，f(x)是样本属于某一个类别的
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2024-01-19 22:50:52
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作者 | 追光者一、Address发表于NIPS 2017的一篇论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.02216v4.pdf二、Introduction首先介绍以下什么是Inductive learing在训练过程中，已知testing data（unlabelled data）是transductive learing在训练过程中，并不知道testing da
一个深度学习项目包括了: 模型设计、损失函数设计、梯度更新方法、模型保存和加载和模型训练，其中损失函数就像一把衡量模型学习效果的尺子，训练模型的过程就是优化损失函数的过程，模型拿到数据之后有一个非常重要的环节: 将模型自己的判断结果和数据真实的情况做比较，如果偏差或者差异特别大，那么模型就要去纠正自己的判断，用某种方式去减少这种偏差，然后反复这个过程，知道最后模型能够对数据进行正确的判断损失函数和
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2022-08-01 11:03:00
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我发现这种数学问题，国内的教材，就会给你整的罗里吧嗦，说不清楚，让人非常难理解损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型 前言：网络模型训练的实
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2023-08-09 00:23:45
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在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：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，即目标函数：泛指任意可以被优化的函数。损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）
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2023-11-28 18:58:56
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# Python训练损失实现流程
## 1. 简介
在机器学习和深度学习中，训练损失是衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的指标。通过最小化训练损失，我们可以优化模型使其更好地拟合数据。本文将介绍如何使用Python实现训练损失的计算与优化。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备训练数据 |
| 3 | 定义
原创
2023-09-29 05:08:18
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目录一、学习知识点概要二、学习内容I.列表（list）1.定义2.创建列表 3.列表的添加、删除操作4.列表元素选取5.列表常用操作符6.列表的其他方法II.元组（tuple）1.定义2.创建元组 3.元组的更新和删除4. 元组常用操作符5.元组的内置方法6.解压元组III.字符串（str）1.定义2.字符串常用转义字符3.字符串的索引和切片4.字符串的操作符5.字符串的内置方
常见的损失函数有哪些？（这里的损失函数严格来说是目标函数，一般都称呼为损失函数）具体见：1）0-1损失函数记录分类错误的次数。2）绝对值损失函数通常用于回归中3）平方损失函数即真实值与预测值之差的平方和。通常用于线性模型中，如线性回归模型。之所以采用平方的形式，而非绝对值或三次方的形式，是因为最大似然估计（求损失函数的极小值）与最小化平方损失是等价的。4）对数损失5）指数损失函数常用的优化方法有哪
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2024-06-05 10:26:35
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# Python训练中的损失函数图可视化
在机器学习模型的训练过程中，损失函数的变化趋势往往能够反映模型在训练过程中的学习情况。能通过图形化的方式展示损失函数的变化，不仅可以帮助我们更好地理解模型的表现，还可以为超参数调整和模型优化提供依据。本文将介绍如何使用Python绘制损失函数图，并通过一个简单的示例来验证其效果。
## 什么是损失函数？
损失函数（Loss Function），也称为
原创
2024-08-18 07:07:38
72阅读
在机器学习三步走中，其中最重要的就是第二步找到用于衡量模型好坏的方法，也就是损失函数，通过求解最小化损失，从而求得模型的参数。前面分别对线性回归、LR以及实战部分的SVM、决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。 常见损失函数总结 上面说到，损失函数的选择对于模型训练起到了至关重要的作用，在不同的算法中往往有着不同
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2024-05-13 16:52:33
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简介 DeepLab V3+通过添加一个简单而有效的解码器模块， 从而扩展了DeepLab V3，以优化分割结果，尤其是沿对象边界的分割结果。 我们进一步探索Xception模型，并将深度可分离卷积应用于 Atrous空间金字塔池和解码器模块，从而形成更快、更强大的编码器-解码器网络。 网络结构 DeepLab V3+的主要模型结构如下图： 这里的结构分为了两部分：encoder和decod
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2024-07-15 13:06:20
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损失函数1 损失函数的作用1.1 损失函数的作用就是调整权重1.2 不同损失函数对应不同的分类器2 各种损失函数2.1 SVM平均合页损失2.2 交叉熵损失（softmax分类后）2.3 SVM与Softmax对比2.4 L1损失：2.5 L2损失：2.6 均方误差2.7 sigmoid和softmax1 深度学习的交叉熵损失函数2 sigmoid对应binary_cross_entropy3
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2023-12-24 11:08:02
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深度学习+计算机视觉（CV）_第2章_深度神经网络_第2节_2.2 常见的损失函数 文章目录深度学习+计算机视觉（CV）_第2章_深度神经网络_第2节_2.2 常见的损失函数1.分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2.回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1 损失 加粗样式# 2.2 常见的损失函数 学习目标知道分类任务的损失函数知道回归任务的损失函数在深度学
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2024-04-10 11:38:18
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