1. L2 loss （均方损失）除以2就是可以在求导时2和1/2可以相乘抵消。蓝色的曲线表示：y=0时，变化预测值y’的函数。 绿色曲线表示：似然函数。e^-l。 是一个高斯分布。 橙色的线：表示损失函数的梯度可以看到：但真实值y‘和真实值隔得比较远的时候，梯度的绝对值比较大，对参数的更新是比较多的。随着预测值慢慢靠近真实值的时候，靠近原点的时候，梯度的绝对值会变得越来越小，也意味着参数更新的幅
前言在关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版)这篇文章中，我们大概描述了大部分所有可能在训练神经网络中使用的技巧，这对如何提升神经网络的准确度是很有效的。然而在实际中，在方法几乎定型的时候，我们往往需要针对自己的任务和自己设计的神经网络进行debug才能达到不错的效果，这也就是一个不断调试不断改进的一个过程。如何Debug以下的内容部分来自CS231n课程，以及汇总了自己在训练神经网络
代码损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\)
损失函数最小二乘法极大似然估计法交叉熵 【本文根据B站-王木头学科学-视频所学】 在梯度下降中，所求的梯度其实就是损失函数的梯度。损失函数有三种设计方法： （1）最小二乘法 （2）极大似然估计法 （3）交叉熵法什么是损失函数呢？ 其实就是我们想的模型标准和现实模型相比较，相差多少的定量表达。那么损失函数如何设计出来的呢？背后的含义是什么？最小二乘法公式：举例 存在一个神经网络，用于判断输入的图片
在深度学习中，我们经常用到损失函数，损失函数选择使用情况直接决定我们模型训练效果。在pytorch深度学习中存在很多种损失函数。主要分为19种。 1、均方误差损失 MSELoss 2、交叉熵损失 CrossEntropyLoss 3、KL 散度损失 KLDivLoss 4、L1范数损失（L1_loss） 5、L2范数损失（L2_loss） 6、平滑版L1损失 SmoothL1Loss 7、二进制交
文章目录1. 命名空间2. 如何开启TensorBoard3. 一个简单的神经网络应用TensorBoard4. 其他summary函数 Tensorflow提供了一个可视化工具TensorBoard。TensorBoard可以有效的展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。 1. 命名空间 在TensorFlow的默认视图中，T
1.1 激活函数 关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 那么激活函数应该具有什么样的性质呢？
目标函数：既可代指损失函数，又可代指代价函数/成本函数。有的地方将损失函数和代价函数没有细分也就是两者等同的。
损失函数(Loss function)：
损失函数越小，就代表模型拟合的越好。
例如有平方误差损失函数、二分对数损失函数（二元标签预测）、多分类对数损失（多分类标签预测）
代价函数/成本函数(Cost function)：代价函数和成本函数意思一样。1.代
简单说下步骤：一、通过realsense取得深度信息和彩色信息二、获取坐标和色彩信息三、通过pcl可视化点云一、通过realsense取得深度信息和彩色信息 ubuntu下intel realsense的软件可以打开realsen的界面，里面可以得到彩色图像和深度图像，我们通过realsense的python接口获取彩色信息和深度信息。1.基础
针对不同的目标使用不同的损失函数。在本文中，我将通过一组示例向您介绍一些常用的损失函数。本文是使用Keras和Tensorflow框架的设计。损失函数：简介损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)使其损失最小化。损失由损失函数计算。每个神经网络都给出了一些输出，我们通过将此输出与实际输出(目标值)相匹配来计算损失。然后使用梯度下降法来优化网络的权重，使这种损失最
什么是ROC曲线ROC曲线是什么意思，书面表述为：“ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。”好吧，这很不直观。其实就是一个二维曲线，横轴是FPR，纵轴是TPR：至于TPR，FPR怎么计算：首先要明确，我们是在讨论分类问题中，讨论怎样绘制ROC曲线的，大前提是分类问题。别想太多，就当是二分类问题好了，一类是Positive，一类是Negative分类模型的
如何在window下绘制caffe的loss和accuracy曲线其大概方法都是要先生成log文件，然后通过其来绘制这两条曲线。生产log文件基本有两种方法。方法一通过命令行来进行生成，其使用bat文件时的配置为：h:
cd H:\VCproject\dd
caffe.exe train --solver=H:/VCproject/dd/solver.prototxt --weights=H:
softmax也是一个用于多分类的线性分类器。 首先来看看softmax的损失函数和梯度函数公式 结合惩罚项，给出总的损失函数： L = -(1/N)∑i∑j1(k=yi)log(exp(fk)/∑j exp(fj)) + λR(W) 下面有几个准备函数也要理解： Li = -log(exp(fyi)/∑j exp(fj)) ：这个就是最基本的softmax函数，也就是本应该正确的分类得
一. 损失函数 在上一讲的线性分类器中，我们使图像与一个权重w相乘，然后输出每个分类可能性的分数。某个类别的分数越高，图像就越有可能是这一类。但是如何确定w的好坏，我们需要一个评价的标准。 我们可以把w输入到一个函数中，这个函数会返回对w的评价结果（一个分数），这个函数的返回值反映了w的好坏。这个函数我们就叫做损失函数。 1.1 多分类
文章目录3.5 ROC曲线的绘制学习目标1 曲线绘制1.1 如果概率的序列是（1:0.9,2:0.7,3:0.8,4:0.6,5:0.5,6:0.4）。1.2 如果概率的序列是（1:0.9,2:0.8,3:0.7,4:0.6,5:0.5,6:0.4）1.3 如果概率的序列是（1:0.4,2:0.6,3:0.5,4:0.7,5:0.8,6:0.9）2 意义解释3 小结 3.5 ROC曲线的绘制学习
写在前面在看斯坦福的次cs231n课程，里面提到一些机器学习的基础知识，比如损失函数，优化算法，正则化形式等等。然后有一些知识也都记不起来了，索性就在博客上再回顾一遍顺便记录下来日后方便查阅。今天就先整理机器学习算法中常用的几种优化损失函数的优化方法，主要有：梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法以及解决约束优化问题的拉格朗日乘数法。1. 梯度下降法（Gradient Desce
Deep learning在计算机视觉方面具有广泛的应用，包括图像分类、目标识别、语义分隔、生成图像描述等各个方面。本系列博客将分享自己在这些方面的学习和认识，如有问题，欢迎交流。在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数：平方误差损失SVM损失softmax损失其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数在实际应用中非
第一种方法：重定向训练日志文件 我们在训练的时候会用到caffe/buile/tools/caffe 这个里面的train这个选项。在输入之后，正常会显示训练日志的详细信息。想要画出这里面显示的loss和accuracy图，就可以把这些输出的日志内容重定向到一个文件内，然后利用shell命令检索出其中的loss和accuracy值，再将其画出就行了。 这里需要注意的是，重定向的方式是在命令的后面
在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了，直接实战出效果图片分类看
前提： 前向传播经过若干个神经元，再经过激活函数，最终得到结果，然后输出损失函数，根据损失函数再进行反向传播，及传递梯度，调整权重。 并不是根据激活偶函数输出直接返回梯度值，而是在计算损失函数的基础上进行反向传播梯度。更多的是按照小批量的处理，累计梯度求平均值，最后进行梯度下降。损失函数与分类函数svm和折叶损失：举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值 s=[13,-
