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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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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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
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
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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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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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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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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多损失在深度学习中很常见，例如：目标检测：以 YOLO 为例，它的损失函数一般都是由几部分构成，包括中心坐标误差损失、宽高坐标误差损失宽高坐标误差损失宽高坐标误差损失、置信度误差损失。这里面又涉及到一个前景和背景的问题，即当前网格存不存在目标，损失函数计算方式会有所不同，如此一来就需要控制两者的比例，避
目录写在前面维度一：学习由浅到深1. Python1.1 Python 编程1.2 Python 常用库2. 机器学习/深度学习（方法/算法）2.1 算法/模型2.2 Python 与 机器学习/深度学习2.3 机器学习/深度学习 与应用NLPCV3. 数学知识3.1 概率统计3.2 线性代数3.3 高等数学维度二：数据挖掘（目的/任务）1. 数据1.2 数据处理维规约度量2. 数据分析（观察）
损失函数(Loss Function)：度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。 代价函数(Cost Function)：度量全部样本集的平均误差。 目标函数(Object Function)：代价函数和正则化函数，最终要优化的函数。某种程度下，损失函数和代价函数是等价的，都是用来衡量模型拟合程度，即衡量模型的预测值与实际值之间的差距。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数
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2024-03-19 20:54:47
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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
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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激活函数的作用：1、主要作用是改变之前数据的线性关系，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射；2、另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。一、sigmoid函数公式： 图像：特点：1、从图中可以看到，当输入大于5或小
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2024-04-14 16:23:56
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数学基础logistic函数logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，可以将全体实数映射到（0， 1）区间上，其采用非线性方法将数据进行归一化处理；sigmoid函数通常用在回归预测和二分类（即按照是否大于0.5进行分类）模型的输出层中。 优点：
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2024-05-14 21:54:53
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1. softmax回归介绍在logistic回归一章中，我们解决的是二分类任务，如果不仅有两个分类，多分类任务怎么办？在n分类任务中，我们最后的网络应该输出四个值，分别代表不同种类的值，我们现在要做的是将神经网络的输出值转化为对应每种类别的概率，就像LR一样。此时我们需要一个softmax激活函数，它到底是怎样处理的呢？请看下面公式： 在公式1-1中， 是我们
文章目录前言一、sigmoid函数在逻辑回归以及深度学习的应用2.假设陈述3.决策边界4.sigmoid函数介绍5.sigmoid函数在深度学习上的应用6.sigmoid函数的优缺点二、逻辑回归代码 前言 逻辑回归与之前的线性回归虽然名字类似，但其实是一种分类的方法，如分辨是否为垃圾邮件（是或否），输入肿瘤特征分辨是良性还是恶性等。因为最终的类别已经确定，我们只需要将不同的输出结果进行分类，这
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2024-03-21 11:25:29
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