Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Huber Loss 定义如...
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2021-08-13 09:39:08
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Huber Loss 定义如下参数 a 通常表示 residuals，写作 y−f(x)，当 a = y−f(x) 时，Hu.
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2021-08-13 09:38:20
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Huber Loss 定义如下 参数 a 通常表示 res...
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2021-08-13 09:38:33
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原文地址： https://www.cnblogs.com/nowgood/p/Huber-Loss.html Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差
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2022-05-19 20:19:35
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对留学生来讲，无论你是写作essay还是paper，引用的正确性是最重要的技能之一。本文将为你讲解如何正确的引用文献(citation,quotation,references) essay写作时引用文献的必要性 第一，规则上来讲，引用不正确或者不加以引用，会被视为是剽窃。 第二，任何一篇论文都需要证据论证，而这些证据不可能是你主观捏造，你必须引用专业话题领域内权威的知识与经验，要想及格
1.问题使用命令安装torch：pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simpl
1. 基础介绍简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：
y
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2022-02-07 16:25:59
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简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：yi=[yi1,yi2,....,yik]Ty_i = [y_{i1},y_{i2},....,y_{ik}]^Tyi=[yi1,yi2,....,yik]T为标签向量;y^i\hat{y}_iy^i为预测向量。带si
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2021-06-18 14:10:50
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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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文章目录0. 前言1. 浅谈CrossEntropyLoss代码实现2. 浅谈Label Smoothing代码实现3. 实验验证 0. 前言一般情况下我们都是直接调用Pytorch自带的交叉熵损失函数计算loss，但涉及到魔改以及优化时，我们需要自己动手实现loss function，在这个过程中如果能对交叉熵损失的代码实现有一定的了解会帮助我们写出更优美的代码。其次是标签平滑这个trick通
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2023-12-09 18:32:44
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在统计学习角度，Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数，它相比均方误差来说，它对异常值不敏感。常常被用于分类问题上。 下面先给出Huber函数的定义：这个函数对于小的a值误差函数是二次的，而对大的值误差函数是线性的。变量a表述residuals，用以描述观察值与预测值之差：，因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式： Huber loss (green, )
# PyTorch中的Huber损失函数
在机器学习和深度学习的应用中，损失函数在模型训练的过程中起着至关重要的作用。损失函数用于量化模型预测值与真实值之间的差异，帮助模型学习如何更好地拟合数据。Huber损失函数是一种常用的损失函数，尤其适用于回归任务。相较于传统的均方误差（MSE），Huber损失对异常值具有更强的鲁棒性。本文将介绍什么是Huber损失函数，并展示如何在PyTorch中使用它
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2024-10-01 06:57:42
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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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在计算机科学和工程领域，数据处理是一个至关重要的任务。权重FIFO（Weighted First-In-First-Out）是数据处理过程中的一个关键组件，用于管理和调度数据的流动。本文将深入探讨权重FIFO的定义、工作原理、应用领域以及为何它在数据处理中如此重要。什么是权重FIFO？权重FIFO是一种数据结构，用于管理数据的排队和处理。它是FIFO（First-In-First-Out）队列的一
第十章 隐马尔可夫模型（HMM）摘要隐马尔可夫模型的基本概念前言生成模型和判别模型马尔可夫过程马尔可夫链马尔可夫模型隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型的三个问题第一 概率计算第二 学习问题第三 预测问题参考文献 摘要隐马尔可夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有着广泛
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2024-09-22 06:47:49
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# 在PyTorch中实现Huber损失函数
Huber损失函数是一种用于回归问题的损失函数，它在预测值较远时表现得像均方误差，而在预测值较近时则表现得像平均绝对误差。这使得它更具鲁棒性，能够有效处理异常值。本文将以图文并茂的方式教会你如何在PyTorch中实现Huber损失。
## 实现流程
在实现Huber损失的过程中，我们可以简单地将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
机器学习中回归算法基本流程1. 如何开始小朋友你是不是对机器学习有很多问好❓❓❓❓ 看着别人一直调参数，一直调参数 而自己对着原理一直停留在ABC so 我也有有很对问号 之前一直没有接触过机器学习的具体问题分析， 最近由于工作方向原因，需要学习一些机器学习针对具体业务中的实战项目， 那么，这篇文章就是我从接触到实战的一整个过程， 针对于入门和具体问题实战的一些我学习过程中的流程。如果你之前不知道
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2024-09-04 23:48:37
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# Huber回归
Huber回归是一种用于处理异常值(outliers)的回归方法，它在普通最小二乘法(OLS)和绝对值误差回归(LAD)之间进行了平衡。OLS对于异常值非常敏感，而LAD对异常值不敏感但对于正常值的拟合效果较差。Huber回归能够在一定程度上同时考虑到二者的优点。
## Huber损失函数
Huber损失函数是Huber回归的核心。它的定义如下：
