这篇接上面文章来简单注释下YoloV2损失函数的定义，这部分比较主要。有了定义网络的输入输出和损失函数，我们就可以自己构建自己的网络或迁移其他网络来实现自己想要的识别定位的物体了。该函数来自于frontend.py的部分核心代码。def custom_loss(self, y_true, y_pred):
########传递的参数就是真实
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2024-05-30 09:41:59
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1、sigmoid函数 sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： 导数： 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形： 从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞
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2023-12-21 22:54:48
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摘要本文主要总结一下常见的损失函数，包括：MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、Cross Entropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的Smooth L1损失函数。其中还会涉及到梯度消失、梯度爆炸等问题：MSE均方误差+Sigmoid激活函数会导致学习缓慢；Smooth L1损失是为了解决梯度爆炸问题。仅供参考。一、均方误差损失(Mean Squared Error，MSE)1、均方误差损
损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。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：  
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2024-03-19 10:03:17
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DataCenter类该类用于加载数据，存储编号和ID的字典，label和数字的字典，并分割成训练集、测试集和验证集UnsupervisedLoss类计算损失函数，其中对于无监督的损失函数，其公式为：需要生成正样本和负样本正样本采用随机游走的方式生成负样本生成方式是用训练集中的节点减去n阶邻居后在剩余的邻居里面随机取样# Q * Exception(negative score) 计算负例样本的L
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2024-05-30 12:42:04
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一.前言
在做神经网络的训练学习过程中，一开始，经常是喜欢用二次代价函数来做损失函数，因为比较通俗易懂，后面在大部分的项目实践中却很少用到二次代价函数作为损失函数，而是用交叉熵作为损失函数。为什么？一直在思考这个问题，这两者有什么区别，那个更好？下面通过数学的角度来解释下。
思考：
1.我们希望我
损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3 NLLLoss()2.4 BCELoss() 1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制，对其输入进行加权求和，若超过某一阈值则该人工神经元输出为1，否则输出为0。即 原初的激活函数为阶跃函数。由于，sigmoid函数便于求导，便于求导。（因为要优化w,所以要求激
本文参考：PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss - 知乎为什么使用smooth L1 loss - 知乎1、L1 Loss公式：假设x为预测框和真实框之间的数值差异时，公式为：导数为：特点为：L1 loss在零点处不平滑，学习慢L1 损失函数对x的导数是常数，训练后期，x很小时，如果学习率不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛到更高的精度。2、L
在深度学习网络训练中，交叉熵损失是一种经常使用的损失函数，这篇文章里我们来推导一下交叉熵损失关于网络输出z的导数，由于二分类是多分类的特殊情况，我们直接介绍多分类的推导过程。一、Softmax交叉熵损失求导基于softmax的多分类交叉熵公式为其中表示类别总数，包含背景类别，通过计算得到，是网络的输出。是真实标签，通常由one-hot形式编码，单独一个样本的标签如下:表示这个样本属于类。 我们拿1
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2024-04-03 08:57:54
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函数详解：（文末有原理推导，不想看可直接跳过） GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。损失函数定义：一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。左边包含两部分minG和maxD。首先看一下maxD部分，因为训练一般是先保持G（生成器）不变训练D的。D的训练目标是正确区
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2024-03-27 20:38:14
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激活函数作用：将权值结果转化成分类结果。常用于逻辑回归(Logistic Regression)神经网络(Neural Network) 这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。sigmoid函数 ： 在机器学习中可用在分类问题上，如逻辑回归模型分类器，将输出值映射到（0,1）总和为1，可以从概率角度理解，则输出时选择值最大的（概率最大）作为预测值 Sigmo
从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。 在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数： 然后更新w、b： w <—— w - η* ∂C/
深度学习中常用的激励函数我们知道深度学习的理论基础是神经网络，在单层神经网络中（感知机），输入和输出计算关系如下图所示：可见，输入与输出是一个线性关系，对于增加了多个神经元之后，计算公式也是类似，如下图：这样的模型就只能处理一些简单的线性数据，而对于非线性数据则很难有效地处理（也可通过组合多个不同线性表示，但这样更加复杂和不灵活），如下图所示：那么，通过在神经网络中加入非线性激励函数后，神经网络就
关于损失函数的概念以及种类特点，可参看博主的博客：常见的损失函数总结，谈到交叉熵，就不得不提信息熵的概念，同样可参看博主之前的博客：决策树之基 —— ID3 算法，博文中提到了信息熵的相关知识。有了上述两篇博文作为基础，此文不再赘述相关概念。交叉熵的离散函数形式交叉熵（cross entropy）是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况，减少交叉熵损失就是在提高模型的预测准确率。其离散
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2024-03-13 20:19:05
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什么是sign函数？什么是sigmoid函数？① sign(x)将大于0的分为1，小于0的分为-1。 ② sigmoid(x)将大于0.5的分为1，小于0.5的分为0。Python基础积累函数 def fun1():
'''testing'''
print('in the fun1')
return 1
# 定义一个过程 实质就是无返回值的函数
def fu
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2024-03-11 08:35:18
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欢迎Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。概述：Sigmoid激活函数是人工神经网络中广泛使用的非线性激活函数之一。它有效地将输入值映射到0和1之间的范围，使其特别适用于输出需要被解释为概率的模型。数学表达式：Sigmoid函数的数学定义为：其中是自然对数的底数
# SSIM作为深度学习损失函数简述
在深度学习任务中，使用合适的损失函数对于模型的训练至关重要。传统的损失函数如均方误差（MSE）和交叉熵已被广泛应用，但它们在某些图像处理任务中可能并不是最佳选择。因此，越来越多的研究者开始关注结构相似性指数（SSIM）作为损失函数。本文将从SSIM的基本概念出发，探讨其在深度学习中的应用，并提供相应的代码示例。
## SSIM简介
SSIM是一种用于衡量
分类交叉熵是一种用于多类分类任务的损失函数。在这些任务中，一个示例只能属于许多可能类别中的一个，模型必须决定哪个类别。 形式上，它旨在量化两种概率分布之间的差异。 分类交叉熵的数学计算方式： 交叉熵损失函数通过计算以下和来计算示例的损失： 根据公式我们可以发现，因为yi,要么是0，要么是1。而当yi等于0时，结果就是0，当且仅当yi等
ng的MI-003中12 ——SVM一、svm目标函数的由来视频先将LR的损失函数：在上图中，先将y等于0 和y等于1的情况集合到一起成为一个损失函数，然后分别讨论当y等于1的时候损失函数的结果图（上图左）和y等于0的时候的损失函数的结果图（上图右），这里先采用的是单一样本情况，而且图中的cost_1(z)是说明以前的曲线图现在用两条直线逼近图来代替，这里可以看出当z等于
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2023-10-14 22:16:04
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sigmoid函数的特性及硬件实现方法--含matlab代码实现及讲解1. 简介2. sigmoid函数的特性介绍2.1 sigmoid(x)与sigmoid(-x)的关系2.2 sigmoid函数与tanh函数的关系2.3 sigmoid函数的n阶导数2.4 当x=n*ln2时的数值2.5 其他关系式3. 硬件实现方案4. matlab代码实现及讲解 1. 简介sigmoid是神经网络中常用的
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2024-03-21 10:45:49
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