最近需要一种自定义loss，可以对每个实例的loss进行不同的加权。在网上找到的代码，没有我想要的，因此首先对torch的loss进行了研究。torch的loss有包装在nn.Module之中的，有在nn.functional之中的，两种的区别就是前者需要torch对参数进行维护，如果没有parameter不用算梯度的话，就是多占了几个参数的区别而已。torch本身的nn.BCEloss就是调用了
什么是loss? loss: loss是我们用来对模型满意程度的指标。loss设计的原则是：模型越好loss越低，模型越差loss越高，但也有过拟合的情况。
loss function: 在分类问题中，输入样本经过含权重矩阵θ的模型后会得出关于各个类别的分值，如何通过分值与样本的标签来得到我们对模型的满意程度就是Loss function的主要工作了。训练过程中通过调整参数矩阵θ来降低l
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2024-05-09 22:03:14
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各个损失函数的导数pytorch很多的loss 函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数，需要解释一下。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为(batch_size, ) 的向量。如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss；如果 reduce = True，那么
最近学习遇到了代价函数，在网上搜索整理了几个容易混淆的概念：一、定义损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。
代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数定义为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）。损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条
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2024-04-25 15:32:18
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不确定性建模似乎可以适用于标签噪声更大的数据，而DTP可能在干净的标注数据里效果更好一、 同方差的不确定性加权(噪声低的权重高，好学的任务权重高)每个任务的最优权重依赖于衡量尺度并且最终依赖于任务噪声的大小。通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）综上，本文的创新点主要
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2024-08-21 08:15:32
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在DDD设计中，增删改操作便于应用领域模型执行，而查询操作往往无法直接通过领域模型执行。CQRS是“命令查询责任分离”（Command Query Responsibility Segregation）的缩写。在基于CQRS的系统中,我们称增删改为命令型操作,把命令操作和查询 所使用的数据模型作区分。听起来可能像是两个微服务,但是在CQRS中，无论运行时架构是怎样的，命令模型和查询模型都属于同一逻
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
description动态区间第\(k\)大data range\[n,m\le 10000,a_i,t\le 1e^9\]solution前置技能:主席树,静态区间第\(k\)大 注意到主席树的区间维护是通过前缀和来实现的, 修改时需要对所有前缀进行修改,一次复杂度是\(O(nlogn)\),显然会\(TLE\)树套树(树状数组套线段树???)于是我们想到把主席树的前缀和维护改成树状数组维护 这
最初模型，收益增加９％def mycrossentropy(y_true, y_pred, e=0.001): print('y_pred',y_pred) print('y_true',y_true) b=y_pred[:,:n_classes] b1=y_pred[:,n_classes:] print('b=',b) print('b1',b1)
原创
2023-01-13 05:55:26
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GoogLeNet动手学深度学习代码开源 githubimport torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
import d2l.torch as d2l相当于使用了不同的滤波器的 块相比于 或者 class Inception(nn.Module):
def __init__(self, in_c
一、Loss Function 什么是Loss Function？wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values。Loss Function中文损失函数，适用于用于统计，经济，机器学习等领域，虽外表形式不一，但
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2024-06-13 21:58:06
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前言今天我们学习网络的损失部分，众所周知损失是网络参数调节的关键，损失函数的好坏是一个网络的关键，让我们先了解一下CTPN的损失组成： CTPN 的 loss 分为三部分：Ls：预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss； Lv：文本区域中每个 anchor 的中心y坐标cy 与高度h 的regression loss； Lo：文本区域两侧 anchor 的中
本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样本真实标签值y的不一致程度。给定输入的样本数据x，模型函数输出一个f(x)，这个输出的f(x)与样本的真实值标签值y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，就用一个函数来度量拟合的程度。有平方差损失函数、交叉熵损失函数，
前言今天是第二部分Loss函数二、Loss函数损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。 目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。1. 常用的损失函
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2024-05-03 14:47:42
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这个世界上肯定有另一个我，做着我不敢做的事，过着我想过的生活。一个人逛街，一个人吃饭，一个人旅行，一个人做很多事。极致的幸福，存在于孤独的深海。在这样日复一日的生活里，我逐渐和自己达成和解。作为迁移学习的一种，finetune能够将general的特征转变为special的特征，从而使得转移后的特征能够更好的适应目标任务，而图像检索最根本的问题，仍在于如何在目标任务上获得更好的特征表达(共性与可区
# 如何在PyTorch中调整Loss权重
在深度学习的模型训练过程中，如何调整损失函数（Loss）的权重是一个关键环节。尤其在不平衡分类任务中，某些类别的样本数量可能会远超其他类别，直接导致模型对少数类别的识别能力下降。为了解决这个问题，我们可以为不同的类别分配不同的损失权重，从而使模型在训练过程中更加重视少数类别。那么，如何在PyTorch中实现这一过程呢？接下来，我将详细介绍这个过程。
原创
2024-08-08 15:07:00
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前言：这篇论文就是通道维度（channel-wise）增加注意力机制，关键的两个操作是squeeze和excitation，所以论文把这个attention结构命名为SE block。核心思想：通过全连接网络根据loss去自动学习特征权重。细说：SE block是为了显式地实现特征通道的的相互依赖关系。也就是通过自动学习的方式（设计一个网络根据loss去自动学习特征权重，而不是直接根据特征通道的数
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2024-10-28 16:53:21
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# 如何实现深度学习中的Loss权重
在深度学习中，Loss权重的设置是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们处理类不平衡或者调整不同类别的重要性。本文将详细介绍如何实现Loss权重，并提供具体代码示例和相关流程图表。
## 整体流程
我们可以将实现Loss权重的流程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 定
原创
2024-10-25 04:26:49
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍在最近的研究中，一种名为秃鹰搜索算法(Cuckoo Search Algorithm)的优化算法已经引起了广泛的关注。这种算法受到了自然界中秃鹰的繁殖行为的启发，通过模拟秃鹰寻找巢穴和替换其他鸟类鸟蛋的行为，来搜索最优解。然而
# 多个Loss权重在PyTorch中的实现
在深度学习中，我们经常需要同时优化多个loss函数来达到更好的模型性能。PyTorch提供了灵活的方式来实现这一点。本文将介绍如何在PyTorch中使用多个loss权重，并通过代码示例进行说明。
## 什么是Loss权重？
在机器学习中，loss函数是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在多任务学习或需要平衡不同任务性能的场景中，我们可能会
原创
2024-07-17 13:34:18
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