BatchNormalization简介 batch normalization的是指在神经网络中激活函数的前面，将按照特征进行normalization，这样做的好处有三点： 1、提高梯度在网络中的流动。Normalization能够使特征全部缩放到[0,1]，这样在反向传播时候的梯度都是在1左右，避免了梯度消失现象。2、提升学习速率。归一化后的数据能够快速的达到收敛。3、减少模型训练对初始化的
损失函数损失函数的作用是：用于描述模型预测值与真实值的差距大小，通过真实值与预测值来指导模型的收敛方向。如果损失函数没有使用正确，这是一个非常严重的问题，他会导致最终都难以训练出正确的模型。毕竟我们在做梯度下降的时候需要找到的是最小损失值，求损失值得方法都是错的，再怎么搞都是南辕北辙。可以换一种简单点理解就是，损失函数得到的损失值越小就表示我们的预测值越接近真实值。 既然这么重要，那看看都有那些损
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2024-05-30 13:34:20
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什么是损失函数？ 1、什么是损失呢？在机器学习模型中，对于每一个样本的预测值与真实值的差称为损失。 2、什么是损失函数呢？显而易见，是一个用来计算损失的函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示。  
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2024-04-05 12:05:46
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目录第一步：理解损失是什么第二步：损失函数使用步骤第三步：常用样本损失函数第四步：二维图像理解损失函数第五步：均方差损失函数 第一步：理解损失是什么损失： 即所有样本的 误差 总和如果我们把神经网络的参数调整到完全满足独立样本的输出误差为0，通常会令其它样本的误差变得更大，这样作为误差之和的损失函数值，就会变得更大。所以，我们通常会在根据某个样本的误差&
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2023-10-12 21:24:52
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YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
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2024-01-20 22:37:50
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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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CornerNet代码解析——损失函数 文章目录CornerNet代码解析——损失函数前言总体损失1、Heatmap的损失2、Embedding的损失3、Offset的损失 前言今天要解析的是CornerNet的Loss层源码，论文中Loss的解析在这：CornerNet的损失函数原理总体损失总体的损失函数如下图所示，三个输出分别对应三部分损失，每部分损失有着对应的权重。接下来分别讲述每一块的损失
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2023-12-14 19:24:37
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损失函数是用来评价神经网络性能好坏的一个指标，我们对神经网络的优化实则就是对损失函数的处理，我们通过不断调参来寻找最优化参数来使我们的损失函数降到最低，那么我们的神经网络可以说是优化好了。这里我们介绍三种损失函数均方误差完整代码如下 import numpy as np
t = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]
y1 = [0.1, 0.05, 0.6, 0.
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2023-10-11 23:10:54
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文章目录1 Regression1.1 均方误差（MSE）/L2损失1.2 均方根误差（root mean suqare error,RMSE）1.3 平均绝对误差MAE/L1损失1.4 平均偏差误差（Mean Bias Error）1.5 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Pencent Error，MAPE）1.6 Huber损失函数2 Classification2.1 0-
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2023-11-09 17:18:03
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损失函数，loss function的定义为：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。在机器学习中，损失函数经常被当作学习准则与优化问题相联系，也就是通过最小化损失函数求解和评估模型。合页损失函数(hinge loss function)就是常见的损失函数之一，今天就给大家分享什么是合页损失函数。一、合页损失函数简介目标函数第一项为经验损失或经验风
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2024-09-09 12:27:28
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目录什么是损失函数均方误差与交叉熵为什么要使用交叉熵交叉熵与KL散度之间的关系参考文献 什么是损失函数对于损失函数网上已经有充分的解释：“机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为目标函数。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为损失函数。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。 ” 总而言之，损失函数用来衡量当前模型的糟糕程度，它的值越大，模型就越糟糕，反之，它的值越小
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2024-07-02 05:21:51
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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)\
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2023-12-25 21:50:51
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损失函数什么是损失函数？损失函数的分类回归损失L1 LossL2 LossSmooth L1 LossIoU LossIoU Loss vs Lx LossGIoU LossDIoU LossCIoU Loss分类损失EntropyCross EntropyK-L DivergenceDice LossDice 系数的计算Dice Loss vs CEFocal LossReference 什么
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2023-10-06 18:40:04
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每次都是看了就忘，看了就忘，从今天开始，细节开始，推一遍交叉熵。我的第一篇CSDN，献给你们（有错欢迎指出啊）。一.什么是交叉熵交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为： 注意，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度，p代表正确答案，q代表的是预测值，交叉熵越小，
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原创
2022-11-24 12:13:16
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1、Softmax交叉熵损失函数（多分类）（1）定义def get_softmax_loss(features,one_hot_labels):
prob = tf.nn.softmax(features + 1e-5)
cross_entropy = tf.multiply(one_hot_labels,tf.log(tf.clip_by_value(prob,1e-5,1.0)
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2023-12-04 17:20:53
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一、说明二、内容损失函数（loss function）又叫做代价函数（cost function），是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真是值，模型的健壮性也就越好。常见的损失函数有以下几种：(1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction):0-1损失
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2023-09-22 17:35:14
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目录1、什么是损失函数2、为什么使用损失函数3、损失函数3.1 基于距离度量的损失函数3.1.1 L1_Loss3.1.2 L2_Loss3.1.3 Smooth L1损失函数，损失函数为L( Y , f(x）），关系如下：损失函数（loss funtion）是用来估量模型的预测值和真实值的不一样程度，它是一个非负实值函数。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。例子：X：门店数 Y：销量 我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大
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2023-12-05 15:56:53
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