好文mark “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！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
目录 梯度下降法更新参数Adam 更新参数Adam + 学习率衰减Adam 衰减的学习率References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍 Adam 如何更新参数，以及 Adam 如何和学习率衰减结合。梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：\[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \]
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。python凭借着它的简单易学在零基础的学员中有着很重要的地位，那么大家在学习python的时候真的有了解python了吗?下面给大家讲解下python语言的优点：1、简单：python非常简单，非常适合人类阅读，与c语言相比，没有复杂的指指针，易于大多数初学者学习2、开源免费
随着人工智能技术的迅猛发展，ai绘画软件成为了艺术家们的得力助手，为创作者们开辟了一片崭新的天地。从传统的绘画到数字化的图像创作，ai绘画软件正在以其独特的方式重新定义着艺术的边界。那大家好奇这些软件是如何生成绘画的吗？好奇的小伙伴继续看下去吧，这篇文章从如何ai绘画到ai绘画图片怎么保存零基础教给你。先让我们来看看这些ai绘画软件生成的作品到底是怎么样的吧！教程一：使用“一键AI绘画”来生成绘画
图像处理三大任务人工智能大概分为两个方向:CV(图像处理)和NLP(自然语言处理)图像处理cv方向在图像处理中可分为三大任务,即图像分类,目标检测和图像分割图像分类把多种图像分类识别出来最优的代表网络:resnet网络和VGG系列网络例如把猫狗进行二分类目标检测把目标图像用回归框框出进行类别识别,对目标检测的网络可以分为两大派:一次检测和两次检测两次检测的最优的代表网络是faster rcnn系列
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2024-07-22 19:31:56
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创建日期: 2020-02-17 16:45:35
上一篇文章总结了在图像分割问题中，常用的经典损失函数，包括基于交叉熵和基于重叠度两大系列损失函数。这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。1. 损失函数在医学图像分割中的应用 上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图
1. 损失函数具有深度学习理论基础的同学对损失函数和反向传播一定不陌生，在此不详细展开理论介绍。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。使用损失函数的流程概括如下：计算实际输出和目标之间的差距。为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）。（1）nn.L1Loss：平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Er
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2023-11-01 18:07:38
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参考文章：图像分割模型调优技巧，loss函数大盘点参考代码：Semantic-Segmentation-Loss-Functions
原创
2022-12-08 14:39:12
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前言最近在做小目标图像分割任务（医疗方向），往往一幅图像中只有一个或者两个目标，而且目标的像素比例比较小，使网络训练较为困难，一般可能有三种的解决方式：选择合适的loss function，对网络进行合理的优化，关注较小的目标。改变网络结构，使用attention机制（类别判断作为辅助）。与2的根本原理一致，类属attention，即：先检测目标区域，裁剪之后进行分割训练。通过使用设计合理的los
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2024-07-23 16:03:25
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图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次：分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别目标检测
accuracy在分类问题最常看的指标就是accuracy，它的计算公式一般是由预测正确的样本数/总样本数。但是accuracy本身是个不可导的方程。在分类任务中，对于一个N类任务，输出就是一个N维的向量，向量每一个位置就代表了一种类别，对应位置的值就代表预测的目标属于该类的概率，对于猫狗的分类，输出向量为[0.2, 0.8],就表示输入的图属于猫的概率为0.2，属于狗的为0.8。在输出预测结果时
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2024-08-18 08:13:00
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如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为损失函数(Loss Function)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损
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2023-11-29 15:56:42
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###一. 损失函数(loss):预测值y与已知答案y_的差距 神经网络优化目标即找到适合的w以减小loss, 有三种减小loss的方法1. 均方误差mse(Mean Squared Error)
2. 自定义损失函数
3. 交叉熵ce(Cross Entropy)1. 均方误差mse 模型 : 使用:loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) **默认
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2023-09-02 07:15:46
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一直对机器学习里的loss函数不太懂，这里做点笔记。 符号表示的含义，主要根据Andrew Ng的课程来的，\(m\)个样本，第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\)，对应ground truth标签为\(y^{(i)}\)。线性回归假设函数：\[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \ve
1.loss函数损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好 这个公式中的前一项是损失项，后一项是正则项正则项：防止过拟合 正则方法链接（处理过拟合的问题）2.损失项分类现在已经接触过的 （1）线性回归问题：L2 loss，Mean Squared Loss/
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2023-10-19 11:15:23
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常见损失函数 文章目录常见损失函数引言回归1. 均方差2.平均绝对误差(MAE)3. 均方根误差(RMSE)4. 交叉熵分类二分类多分类 引言无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数
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2023-10-19 06:51:30
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损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。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： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的Φ是正则化
一、LOSS函数loss函数指机器学习模型中用于最小化的目标函数，其一般意义是指判别错误的程度，因为我们要提高准确率，也就是降低错误率，所以可以归结为一个最小化损失函数的问题。具体的，我们假设有一个十分类问题，对于样本1号，我们计算它在10个类别上的得分分别是s1，s2，s3，s4，s5，s6，s7，s8，s9，s10，而其正确的分类yi是第5类，对应的得分就是s5.对于这个样本，我们选择什么样的
Pixel2Mesh: Generating 3D Mesh Models from Single RGB ImagesPixel2Mesh[paper][code]一、Introduction从单一视角推断三维形状是人类视觉的一项基本功能，但对计算机视觉来说却是一项极具挑战性的工作。利用规则网格上的卷积层或多层感知，估计的三维形状作为神经网络的输出，可以表示为体积或点云。然而，这两
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2024-07-29 16:25:51
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一、交叉熵损失函数-cross entropy二分类交叉熵损失函数binary_crossentropy &
