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
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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关于focal loss的一些介绍：处理样本不平衡LOSS—Focal LossFocal Loss 的Pytorch 实现以及实验处理样本不平衡LOSS—Focal Losspytorch实现一些loss函数：pytorch实现LOSSfocal loss的简单版：带权重的loss：【算法实验】使用带权重交叉熵损失函数定向提升模型的召回率...
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2021-10-19 15:03:33
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前言：在参加Kaggle的比赛中，有时遇到的分割任务是那种背景所占比例很大，但是物体所占比例很小的那种严重不平衡的数据集，这时需要谨慎的挑选loss函数。Loss：1.Log loss log loss其实就是TensorFlow中的 tf.losses.sigmoid_cross_entropy 或者Keras的 keras.losses.bi
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2024-03-12 10:46:49
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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、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
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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目录参考文献人脸损失函数CenterLoss （2016）余弦距离 cosine lossCosineMarginLoss（Large-Margin-Cosine-Loss）（2018 CosFace）ArcFaceCircle Loss（2020）MV-Softmax loss（2020）CurricularFace（2020）人脸损失函数github源码详解ArcFace（InsightFa
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2024-05-27 15:46:19
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loss函数指单个样本的预测值和真值的偏差
cost函数指整体样本的预测值和真值的偏差
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2019-04-29 16:02:00
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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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第一种方法：重定向训练日志文件 我们在训练的时候会用到caffe/buile/tools/caffe 这个里面的train这个选项。在输入之后，正常会显示训练日志的详细信息。想要画出这里面显示的loss和accuracy图，就可以把这些输出的日志内容重定向到一个文件内，然后利用shell命令检索出其中的loss和accuracy值，再将其画出就行了。 这里需要注意的是，重定向的方式是在命令的后面
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2024-05-31 02:09:52
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通常而言，损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料： http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf （题名
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2016-10-08 16:01:00
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。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数
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2022-11-29 20:25:37
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损失函数（loss function）对机器学习来讲是非常重要的。它度量模型输出值与目标值（target）间的差值。回归算法的损失函数创建预测序列和目标序列作为张量，预测序列是-1和1之间的等差数列。x_vals = tf.linspace(-1.0, 1.0, 500)
target = tf.constant(0.0)1、L2正则损失函数（欧拉损失函数）。L2损失函数是预测值和目标值差值的平方
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2024-05-01 17:22:06
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语义分割任务实际上是一种像素层面上的分类，需要识别图像中存在的内容和位置，同样也存在与分类类似问题-样本类别不平衡，对于语义分割更多的是前景区域的样本远小于背景区域。针对类别不平衡问题，在loss层面上有不同的选择。1. dice Lossdice loss 源于dice系数，是用于度量集合相似度的度量函数，通常用于计算两个样本之间的相似度，
序最近刚刚完成自己规划的语义分割部分论文阅读，算是一个小结吧。语义分割的LOSS函数语义分割对像素的分类，可以用交叉熵作为loss函数。但是语义分割也有自己的特殊性，整个环面中前景物体有时会有较小的占比（比如医学图像中的病灶），这时需要加大前景（或缝隙）的权重，使训练过程更容易学到有用的特征。比如WBE Loss是U-Net引入的，对边界像素对应的loss加大权重，使之对边界更敏感。focal l
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2024-03-02 09:49:30
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线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数的最优值。简单的说就是：让我们的预测值与真实值总的拟合误差（即总残差）达到最小。
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2017-05-18 14:48:34
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