1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
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2024-01-17 16:32:34
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# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
1、损失函数、代价函数、目标函数损失函数：Loss Function 是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数：Cost Function 定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数：Object Function 最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。2、常见损失函数（1）0-1损失函数（2）平均
torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 函数在 PyTorch 框架中用于实现缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。这是一种在自然语言处理和计算机视觉等领域常用的注意力机制。它的主要目的是通过计算查询（query）、键（key）和值（value）之间的关系，来决定我们应该在输入的哪些部分上聚焦。函数用法
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2024-06-21 19:53:54
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30岁转行学Python晚吗？在这个年龄我为什么会焦虑？（故事源自粉丝投稿） 不知道你是否有过这样的经历，就是在临近30岁的这几年，可能是28，可能是29，会突然有一天，你就不得不以一个顶梁柱的角色去审视自己。就算此时你还没有结婚，但面对即将不得不结婚的压力，面对已经老去的父母。时间突然就变得紧迫起来，你也突然就不再属于你自己，我们会不自觉的扮演起家庭的依靠，而且还是唯一的依靠。这种压力完全是在自
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2024-10-16 20:47:34
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方法一： 描述：一开始我要实现的目的就是，在一个窗体上有多个可编辑控件（比如QLineEdit、QTextEdit等），当哪个控件获得焦点，哪个控件的背景就高亮用来起提示作用，查了下文档应该用focusInEvent()和focusOutEvent(), 在实际过程中，我犯了十分严重的错误，最开始的时候我是这样做的：我重写了窗体QWidget的这两个函数，然后再在函数体中把QFocusEvent
object detection按其流程来说，分为两大类。一类是two stage，另一类是one stage detector 虽然one stage detector检测速度快，但是mAP准确度不行。 原因之一：(正负样本不平衡) 候选框中，仅仅非常少一部分含有物体。 这带来的问题就是：样本中会
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2020-12-06 11:16:00
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**Title: Implementation of Focus Loss Function in Machine Learning**
Introduction:
As an experienced developer, I understand the challenges faced by beginners when it comes to implementing complex co
原创
2024-02-09 11:22:48
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焦点的应用开发工具与关键技术：Visual Studio 2015 聚焦与失去焦点
作者：廖 茂
撰写时间：2019年07月01日关于焦点这一东西，用的地方不多，不过不要以为用的不多就可以不理，在有些时候焦点很重要，有一些功能需要利用焦点来实现，在这里，我们以一个选择地点的功能为例，详细说明一下焦点的用处，首先来看一下页面样式，如下：给出发城市绑定一个城市选择的选项卡，点击输入框，选项卡就
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2023-10-12 09:27:34
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目录一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集1.2. 读取数据集1.3. 定义模型1.4. 初始化模型参数1.5. 定义损失函数1.6. 定义优化算法1.7. 训练1.8. 小结二、Softmax 回归2.1. Softmax 回归◼ 回归VS分类# Kaggle分类问题◼ 从回归到分类2.2 交叉熵损失2.3 总结一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集我们首先生成数据集，1.2. 读取数据
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, )
1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图 上面是
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2024-01-08 17:41:09
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文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
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2023-08-01 15:24:09
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学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
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2021-08-19 15:52:00
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一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
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# 如何实现 PyTorch 中的 Dice 损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的关键组成部分之一。Dice 损失在医学图像分割任务中尤为重要，因为它能有效衡量预测结果与真实标签之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 损失，包括每一个步骤的解释和代码示例。
## 流程概述
为了创建 Dice 损失函数，我们可以根据以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:33:14
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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
# SSIM损失在PyTorch中的应用
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，图像质量评估变得愈发重要。众多评价指标中，结构相似性（SSIM）因其优越的性能被广泛使用。本文将为您介绍SSIM损失在PyTorch中的实现，并给出代码示例。
## 1. 什么是SSIM？
结构相似性指数（SSIM）是一种用于衡量两幅图像相似度的指标。与传统的测量方法（如均方误差（MSE））不同，SSIM不仅考
知识蒸馏（Knowledge Distillation）的概念由Hinton大神于2015年在论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》中提出，论文见：https://arxiv.org/abs/1503.02531。此方法的主要思想为：通过结构复杂、计算量大但是性能优秀的教师神经网络，对结
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2024-10-27 21:39:14
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这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
原创
2024-07-30 15:00:53
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