The hinge loss is a convex function, so many of the usual convex optimizers used in machine learning can work with it. It is not differentiable, but h
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2017-09-26 15:42:00
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损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好，最理想的情况是预测值刚好等于真实值。进入正题~categorical_cross...
原创
2021-08-13 09:42:53
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from sklearn import svmfrom sklearn.metrics import hinge_lossX = [[0], [1]]y = [-1, 1]mon_function([[-2], [3], [0....
原创
2022-07-19 16:36:37
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Hinge Loss Function Hinge Loss 函数一种目标函数，有时也叫max margin objective。 在Trans系列中，有一个 $$ \max(0,f(h,r,t) + \gamma f(h',r,t')) $$ 这样的目标函数，其中$\gamma 0$。为了方便理解
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2016-12-01 19:35:00
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Hinge Loss简介Hinge Loss是一种目标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。其二分类情况下，公式如下： l(y)=max(0,1−t⋅y)其中，y是预测值（-1到1之间），t为目标值（±1）。其含义为，y的值在-1到1之间就可以了，并不鼓励|y|
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2022-08-30 10:00:13
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https://blog..net/u0109753/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,
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2018-04-02 11:40:00
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损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、c
原创
2021-05-24 11:12:18
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# 当我们使用SVM来分类数据点时，需要一个损失函数来衡量模型的性能。Hinge损失函数是SVM中常用的一种损失函数。
# 这个函数的作用是计算每个样本的损失，并将它们加起来得到总的损失。
# 该代码添加了正则化常数C的定义，以及模型参数向量w的定义，用来计算Hinge损失。
# 在绘制函数曲线时，该代码使用x作为模型的预测值来计算在不同预测值下的损失值，并绘制Hinge损失随预测值变化的曲线。
原创
2023-04-12 20:11:19
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一直从事VR开发，项目中经常需要用到定时执行某一事件的功能，因此写了一个简易定时器，勉强够用。下面直接上代码： 下面这个脚本主要作用是创建一个空对象（从创建出来到游戏结束时），用来挂载各种需要常载脚本。using UnityEngine;
public class DontDestroyGO
1.形状你得先认识一下Box2D中的有什么形状：POLYGON（多边形）：用于封闭形状如基本几何图形（非圆形），它使用一系列按各个API指定的顺序排列的顶点（x,y）CIRCLE（圆）：可以做球、水珠、星体，等等。EDGE（边）：用于制作墙、地面、只有起点和终点的线段。CHAIN（链）：与边相同，但你可以闭合它（像多边形但不是凸多边形）或不闭合它(像边但点超过2）知道了刚体形状（body shap
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2024-07-16 08:04:09
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文章目录1.介绍2.子模块损失函数2.1 集合函数和子模块3.存在的凸代理3.1扩展3.2和3.33.4 子
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2022-12-04 08:11:58
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机器学习中的各种损失函数SVM multiclass loss（Hinge loss） 这是一个合页函数，也叫Hinge function，loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里，多分类的SVM，我们的损失函数的含义是这样的：对于当前的一组分数，对应于不同的类别，我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高，并且最好要高出一个margin，这样才是安全的。反映
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2024-08-19 22:09:24
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作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm 前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss，经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应
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2024-05-07 11:42:37
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import cv2 from random import shuffleimport numpy as npimport torchimport torch.
原创
2021-08-02 14:20:39
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021-07-23 09:43:04.902503: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Li ...
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2021-07-23 09:51:00
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目录一、cross entropy loss二、weighted loss三、focal loss四、dice soft loss五、soft IoU loss总结：一、cross entropy loss用于图像语素对应的损失
原创
2024-04-11 14:29:28
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要想搞明白Hinge损失函数，不得不来讨论一下SVM（支持向量机）SVM 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的的学习策略就是间隔最大化。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 能够分类下列数据的超平面有很多个，但间隔最大的分离超平
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2023-12-18 19:54:27
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset
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2019-07-30 15:35:00
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关于NCE loss：知乎上的一些介绍的文字 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58369131
github上的介绍文字：https://leimao.github.io/article/Noise-Contrastive-Estimation/
NCE bridges the gap between generative models and discriminati
原创
2021-06-29 14:44:57
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于
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2022-03-08 10:19:23
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