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
转载
2023-11-24 13:50:06
409阅读
1. SGDBatch Gradient Descent在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新： Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ) 优点:cost fuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集
# 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
226阅读
在机器学习中，Loss function和Cost function都是用来度量模型预测结果和实际结果之间的差距。它们的主要区别在于，Loss function是针对单个样本的预测误差的度量，而Cost function是针对整个数据集的预测误差的度量。具体来说，Loss function是指对于一个给定的训练样本，用模型对该样本进行预测得到的结果与该样本的真实结果之间的差距。例如，在二分类问题中
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
多任务编程(一) 开始任务 任务编程是.net 4.0提供应对平行程序开发的一套框架，该框架的相关类在System.Thread.Task命名空间下.我们将通过一系列文章来介绍该框架的功能和应用开发。1．创建任务创建任务有两种方法：第一种是新建一个task对象，然后调用Start方法执行任务。第二种方法是通过工厂方法直接执行任务项。示例代码: 运行结果：创建任务的时候有四种选项，通过设
heatmap如果网络要输出N种分类的关键点，就输出N维的特征图，同时我们根据关键点的位置在N维label的特征图上造高斯核，如果每一个像素点对应的只有一种分类，此时我们可以采用softmax Loss（Softmax loss是由softmax和交叉熵(cross-entropy loss)loss组合而成，所以全称是softmax with cross-entropy loss），也可以使用M
转载
2023-11-09 12:34:48
536阅读
# 深度学习中的损失函数系数调整策略
在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）对模型的性能至关重要。损失函数的系数调整是为了使模型能够更好地拟合训练数据，平衡各类目标的权重。在本篇文章中，我们将探讨如何根据实际需求进行损失函数系数的调整，解决特定的分类问题。
## 一、问题背景
假设我们在处理一个多分类问题，其中有三类：A、B、C。由于类别不平衡，类别A的样本数量少于
机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到，但是还是不够精通．将自己的学习记录下来，以备不时之需基础知识:机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣，同时利用损失函数来提升算法模型．这个提升的过程就叫做优化(Optimizer)下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法常用的优化方法(Optimizer):1.SGD&BGD&
由于最近使用caffe训练一个网络，学习了如何使用训练过程中生成的log来绘制loss函数曲线，主要用于观察所训练的网络是否收敛。 前提：安装完caffe后已经对pycaffe和matcaffe编译过了。 接下来从训练过程如何生成训练状态的日志(log)说明，直到绘制出loss函数的曲线。 Step1.对网络训练的脚本文件train.sh进行修改，加上生成log的语句。 使用vim打开tr
转载
2023-11-12 08:00:09
910阅读
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
第一步保存日志文件，用重定向即可： $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2>&1 |tee out.log 第二步直接绘制： python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/ext
转载
2024-08-01 07:19:39
299阅读
多目标优化（三）简单的 MOEA/D写在前面:① MOEA/D提供了一个简单但是有效的方法，将分解的方法引入到多目标进化计算中。② 分解策略主要使用三种聚合函数：1）权重聚合方法；2）切比雪夫方法；3）基于惩罚的边界交叉方法算法概要：step1：获取算法参数（包括种群大小、迭代终止条件、函数问题参数、生成权重向量、生成邻居矩阵）step2：初始化种群（生成NP个初始解，即每个子问题的初始解，每个子
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
转载
2024-08-21 08:15:32
216阅读
Matlab读取文件函数总结1. load读取方式a．基本说明：只能读取数值数据，不能读取含文本的数据；日期按数值读取。b．调用方式：a=load(filename);c． 有无分隔符限制：无需输入分隔符，可自动识别空格、逗号、分号、制表符。d． 能否自定义读取范围：不能。e． 适用文件类型：txt、csv。2. importdata读取方式a．基本说明:可读取数值数据和含文本
一、Loss Function 什么是Loss Function？wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values。Loss Function中文损失函数，适用于用于统计，经济，机器学习等领域，虽外表形式不一，但
转载
2024-06-13 21:58:06
51阅读
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文The Devil of Face
转载
2024-04-22 13:34:17
72阅读
有的模型训练的精度问题要到动态的训练过程中才会发现，这是就需要检查输入数据和loss曲线。检查loss曲线很多精度问题会在网络训练过程中发现，常见的问题或现象有：·权重初始化不合理（例如初始值为0，初始值范围不合理等）；·权重中存在过大、过小值；·权重变化过大；·权重冻结不正确；·权重共享不正确；·激活值饱和或过弱（例如Sigmoid的输出接近1，Relu的输出全为0）；·梯度爆炸、消失；·训练e
转载
2024-01-03 12:36:49
1781阅读
# 深度学习中的 Loss 震荡现象
在深度学习训练过程中，损失函数（Loss Function）是评估模型性能的重要指标。我们经常可以观察到损失的震荡现象，这通常是由于学习率过大、数据不平衡或模型复杂度等因素引起的。本文将帮助刚入行的小白理解如何实现并观察“深度学习 loss 震荡”，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现“深度学习 loss 震荡”的大致流
# 深度学习的Loss
深度学习中的loss（损失）函数是评价模型预测与实际标签之间差异的重要指标。通过最小化loss函数，能够训练出更加准确的模型。在深度学习中，常见的loss函数包括均方误差、交叉熵等。本文将介绍深度学习中常见的loss函数，并给出相应的代码示例。
## Loss函数的分类
在深度学习中，loss函数可以分为回归问题和分类问题两大类。对于回归问题，常见的loss函数包括均
原创
2024-06-26 04:55:51
95阅读
