引言上一篇笔记中已经记录了，如何对一个无解的线性方程组\(Ax=b\)求近似解。在这里，我们先来回顾两个知识点：如何判断一个线性方程组无解：如果拿上面那个方程组\(Ax=b\)举例，那就是向量\(b\)不在矩阵A对应的列空间中，至于列空间的概念，可以参考四个基本子空间那篇笔记如何对无解的方程组求近似解：根据上一篇笔记如何寻找一个投影矩阵可以有这么一个思路，将向量\(b\)往矩阵\(A\)所在的列空
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2024-08-01 08:56:36
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1、均方误差损失函数 损失函数对权重的偏导与激活函数的梯度成正比。如果激活函数是线性的，可以使用这种损失函数，如果激活函数是S型函数，则不适合使用这种损失函数，原因如下： 假如我们期望的输出值为1，A处离1较远，激活函数梯度也较大，优化器调整步伐也较大；B处离1较近，激活函数梯度也较小，优化器调整步伐也较小，这是合理的。 假如我们期望的输出值为0，A处离0较远，激活函数梯度也较大，优化器调整步伐也
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2024-02-27 14:28:27
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损失函数what is 损失函数均方误差交叉熵误差计算mini-batch学习的损失函数why 损失函数 what is 损失函数神经网络学习目标是找到各层合适的权重参数w和偏置b，使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近。那神经网络的这些权重参数是如何得到的：靠损失函数这个指标来进行一步步训练优化得到。通过使损失函数最小，来寻找最优权重参数。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它
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2024-01-15 08:32:22
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文章目录一、机器学习中的优化思想二、回归：误差平方和SSE三、二分类交叉熵损失函数1、 极大似然估计求解二分类交叉熵损失2.用tensor实现二分类交叉熵损失3 用PyTorch中的类实现二分类交叉熵损失四、多分类交叉熵损失函数1. 由二分类推广到多分类2 用PyTorch实现多分类交叉熵损失 节课开始，我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本
\(x\in R^{n}\),全连接层分类权重\(W\in R^{m\times n}\),此处假设特征向量和分类权重都已经归一化，n维向量的2范数都等于1.则经过全连接层后得到\(y=W^{T}x=(w_j^{T}x)_{j=1,2,...,m}\),其中\(w_j\)是分类类别j对应的连接权重。变换如下：
\(w_j^{T}x = |w_j^{T}||x|cos\theta_{j
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2024-04-30 18:45:48
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本文主要是理解各个回归损失函数的区别和改进，其实最主要的还是这些损失函数在yolo中起到了非常大的作用，包括从最原始的yolov3中引入，到v4、v5中变成真正的官方损失函数，确实很有效。本文将逐条分析这些损失函数，并不会按照论文结构来描述。1、IOU paper：https://arxiv.org/pdf/1608.01471.pdf iou-
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2024-05-05 10:27:34
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MSE数理统计中均方误差是指参数估计值与参数值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。SSE（和方差）在统计学中，该参数计算的是拟合数据和原始对应点的误差的平方和，计算公式为：其中是真实数据，是拟合的数据， ，从这里可以看出SSE接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成
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2024-05-28 14:28:04
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这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。损失函数（误差函数）是关于模型输出和样本标签值之差的函数，通过对误差函数求导来调节权重参数。本质：选取恰当的函数来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度。功能：调节权重参数损失函数是网络学习的指挥棒，它引导着网络学习的方向——能让损失函数变小的参数就是好参数。所以，损失函数的选择和设计要能表达你希望模型具有的性质与倾向。交叉熵损失函数交
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2024-07-06 11:28:51
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?关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLL loss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastive loss，triplet loss，n-pair loss，focal losssigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLUBGD，SGD，momentum，NAG，AdaGrad，RMSprop，Adam，AdamW?损失函数一、信息熵系列熵 entropy熵（en
文章目录1 引言2 问题分析3 作者思考4 DIoU Loss计算过程5 CIoU Loss计算过程6 IoU/GIoU/DIoU/CIoU代码实现可视化7 感谢链接 1 引言目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。Bounding Box Regression Loss Function的演进路线是：
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2024-10-19 07:31:57
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回顾上一节课，我们了解视觉识别，特别是图像分类，这确实是一个非常困难的问题，因为我们必须考虑到这些可能的变化，并使得当我们在识别这些类型时，分类器能够在面对这些变化时具有鲁棒性，例如对猫的识别，似乎存在着难解决的问题，我们仅需要知道如何解决这些问题，同时我们还必须能够在成千上万的其他类型中解决这些问题，而且这种方法能够基本达到甚至是稍微高于人类识别的准确率，这种技术还可能在手机上实时使用，这种
1. 提升方法的基本思路1.Kearns 和 Valiant首先提出了“强可学习” 和 “弱可学习”的概念。指出：在概率近似正确学习的框架中，一个概念（一个类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确的概率很高，那么就称这个概念是强可学习的；一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习的正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的。后来Schapire证明一个概念强可学
“学习”也称“训练”，算法从数据中学习模型。“推理”，用学习到的模型参数对未知的数据进行分类。推理处理也成为神经网络的前向传播（forward propagation），就是从输入到输出。对于线性可分问题，感知机可以利用数据自动学习，根据“感知机收敛定理”通过有限次数的学习，线性可分问题是可解的。但是。非线性可分问题则无法通过（自动）学习来解决。如何有效利用数据，一种方案是，先提取特征量再利用机器
在Solver::ApplyUpdate()函数中，根据反向传播阶段计算的loss关于网络权值的偏导，使用配置的学习策略，更新网络权值从而完成本轮学习。1 模型优化1.1 损失函数损失函数L(W)可由经验损失加正则化项得到，如下，其中X(i)为输入样本；fW为某样本的损失函数；N为mini-batch的样本数量；r(W)为以权值为λ的正则项。L(W)≈1N∑NifW(X(i))+λr(W)在caf
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2024-07-31 21:07:11
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早些年很多深度学习的研究人员还在做着调参、炼丹的工作，随着深度卷积神经网络发展到现在，调参的工作渐渐地不被看重，甚至出现了很多自动调参的工具。本文就深度学习中经常使用的损失函数、优化器、学习率迭代策略等进行介绍。一、损失函数损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，对于不同的任务，使用的损失函数也不相同，在目标检测等领域，损失函数往往需要自己定义。1、L1 LossL1Loss 计算的是预
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2024-02-23 19:51:29
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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
损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。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。上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程，虚线是迭代过程的示意，w1 是第一次迭代的权重，w2 是第二次迭代的权重，w3 是第三次迭代的权重。随着
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2024-05-27 12:27:46
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深度学习（13）神经网络中损失函数的作用三要素期望风险与经验风险结构风险与正则化损失函数层Softmax函数loss计算 三要素机器学习的三要素就是：表示，评估和优化。表示指的是将样本空间映射到一个合适的特征空间，一般地，我们更青睐于这样的表示是低维度的，是更加稀疏交互的，同时也希望是相互独立的。评估指的是模型在数据上表现的量化形式，我们选取合适的函数来表示什么样子的模型是好的，性能度量就是评估
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2024-07-22 14:20:14
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统计学习知识点整理——机器学习常见损失函数损失函数作用：损失函数是用于衡量模型预测值与真实值之间差距的函数，损失函数的值越小越好。常见的损失函数有如下几种：分类问题0-1损失函数（Zero-one Loss）：当且仅当预测为真的时候取值为1，否则取值为0。可以看出该损失函数过于严格，导致其具有非凸、非光滑的特点，使得算法很难直接对该函数进行优化。感知损失函数（Perceptron Loss）：感知
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2024-06-12 16:56:50
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。1） 损失函数有哪几种： 通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数，算法的求解过程是通
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2024-08-05 17:40:01
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