Keras中自定义复杂的loss函数By 苏剑林 | 2017-07-22 | 92497位读者 | Keras是一个搭积木式的深度学习框架，用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型。在tensorflow出来之前，Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架，以theano为后端，而如今Kera
文章目录FunctionPredicateSupplier & Consumer 前面博客说了要聊聊Java8 新特性来着，当然这个新是相对于7而言的哈，你要知道Java 都14了；本来想先写篇关于optional 的博客，翻开optional 类，发现都是函数式接口，所以函数式接口Function你必须了解；Function我们先来看下以下代码：package com.springst
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2024-06-19 10:28:51
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在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。2是一个整数的例子。 长整数不过是大一些的整数。 3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。 (-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子。 字符串字符串是 字符的序列 。字符串基本上就是一组单词。[ ]Demo:shoplist =[
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2023-09-20 22:21:39
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交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日后查阅。信息论交叉熵是信息论中的一个概念，要想了
标签： 三维图像 海森矩阵 二阶偏导数 高斯函数海森矩阵（Hessian matrix）雅可比矩阵在向量分析中，雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式。海森矩阵数学中，海森矩阵(Hessian matrix)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵（假设其二阶偏导都存在）。高斯求导前言通过上述公式可知，求海森矩阵的过程实际上就是求二阶偏导的过程。卷积
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2024-07-27 14:40:37
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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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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
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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注意调参看验证集。trainset loss通常能够一直降低，但validation set loss在经过一段降低期后会开始逐渐上升，此时模型开始在训练集上过拟合。着重关注val loss变化，val acc可能会突变，但loss衡量的整体目标。优先调参学习率。通过对模型预测结果，可以判断模型的学习程度，如果softmax输出在0或1边缘说明还不错，如果在0.5边缘说明模型有待提高。调参只是为了
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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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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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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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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目录前言一、损失函数二、详解1.回归损失2.分类损失三. 总结 前言损失函数在深度学习中占据着非常重要的作用，选取的正确与否直接关系到模型的好坏。本文就常用的损失函数做一个通俗易懂的介绍。一、损失函数根据深度函数的模型类型，损失函数可分为三类：1. 回归损失（Regression loss）：预测连续的数值，即输出是连续数据：如预测房价、气温等；2. 分类损失（Classificat
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2023-07-11 13:39:17
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文章目录1 Loss 介绍2 常见 LossL1 lossL2 lossNegative Log-Likelihood（NLL）Binary Cross-EntropyCross-EntropyHinge EmbeddingMargin Ranking LossTriplet Margin LossKL Divergence Loss3 Loss 设计4 softmax 及其变体5 Loss 异
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2024-03-11 12:11:44
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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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作者：Ravindra Parmar 损失函数（Loss Function）不同于激发函数（Activation Function），是指一种将样本空间中的一个样本，通过某种映射关系，解释为某种结果的一种函数。更通俗地说，在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误程度的函数。机器通过损失函数进行学习。这是一种用于评估算法在给定数据情况下，衡量泛化程度的方法。如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会
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2023-12-05 16:05:39
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文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/什么是信息熵、交叉熵和相对熵/ "【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵")3.2 分类损失函数3.3 总结 文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.
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2023-08-09 00:55:43
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