没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回
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2024-08-02 21:39:44
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损失函数机器学习模型关于单个样本的预测值与真实值的差称为损失。损失越小，模型越好，如果预测值与真实值相等，就是没有损失。 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，通常用 L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣，并且为我们提供了优化的方向，但是我们必须知道没
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2023-12-25 20:19:35
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在上一节的线性回归的例子中，我们通过一定的矩阵运算获得了每张图像的最终得分（如下图），可以看到，这些得分有些是比较好的预测，有些是比较差的预测，那么，具体如何定义“好”与“差”呢？这就需要引入“损失函数”的相关概念了。损失函数关于损失函数的精准定义可以在维基百科或者百度百科里查到，但是这种定义不太容易理解，这里我用一种比较通俗的说法来介绍损失函数：损失函数就是可以准确的告诉我们，分类器是好是坏的一
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2024-05-03 12:57:32
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文章目录优化算法1.SGD损失函数一、回归1.误差平方和SSE (MSE)二、分类1.交叉熵损失函数1. 二分类 交叉熵损失函数 (sigmoid) (BCEWithLogitsLoss / BCELoss)2.多分类交叉熵损失函数(softmax) (CrossEntropyLoss / logsoftmax+NLLLoss实 )激活函数非线性激活函数1.sigmoid函数 (torch.nn
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2024-08-11 18:25:12
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一、激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、RReLU0.激活函数的作用神经网络为什么需要激活函数：首先数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。不同的激活函数，根据其特点，应用也不同。Sigmoid和tanh的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,
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2024-05-02 07:38:38
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在机器学习和深度学习的训练过程中，损失函数是一个非常重要的组成部分。损失函数用于评估模型预测的结果与实际数据之间的差距，帮助模型进行优化。在Python中定义损失函数能够更好地调整模型以提高性能。本文将详细回顾关于“python 定义损失函数”相关问题的解决过程。
## 问题背景
在某个项目中，开发者需要用Python实现一个图像分类的深度学习模型，损失函数的选择和定义直接影响模型的训练效果。
直接上结果：图片截选自本文末尾正文：无论在机器学习还是深度学习领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数有许多不同的类型，根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数，如何选择模型的损失函数，是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一。最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch
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2024-08-01 13:28:53
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本文作者将常用的损失函数分为了两大类：分类和回归。然后又分别对这两类进行了细分和讲解，其中回归中包含了一种不太常见的损失函数：平均偏差误差，可以用来确定模型中存在正偏差还是负偏差。机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定数据建模程度的方法。如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得到一个非常大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值的误差。本文将介绍几种损失函数及其在机
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2024-07-20 10:06:02
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各种损失函数损失函数或代价函数来度量给定的模型（一次）预测不一致的程度损失函数的一般形式：风险函数：度量平均意义下模型预测结果的好坏损失函数分类：Zero-one Loss，Square Loss，Hinge Loss，Logistic Loss，Log Loss或Cross-entropy Loss，hamming_loss分类器中常用的损失函数：Zero-One Loss该函数计算nsampl
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2023-10-03 15:43:30
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深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。
一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。
为了说明优化的复杂性，此处以 ResNet 为例。ResNet18 有 11,689,512 个参数。寻找最佳参数
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2024-04-26 18:02:12
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## 如何实现“python 自定义损失函数”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python 自定义损失函数”。下面是整个过程的步骤和详细说明。
### 步骤一：定义损失函数
首先，我们需要定义一个自定义损失函数。损失函数是衡量我们模型预测结果与实际结果之间差异的函数。在这个步骤中，我们可以用任何我们想要的函数来定义损失函数，只要它满足一些基本的要求，比如可微性
原创
2023-08-11 16:06:43
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这个自定义损失函数的背景：（一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变）我们现在想要做一个回归，来预估某个商品的销量，现在我们知道，一件商品的成本是1元，售价是10元。如果我们用均方差来算的话，如果预估多一个，则损失一块钱，预估少一个，则损失9元钱（少赚的）。显然，我宁愿预估多了，也不想预估少了。所以，我们就自己定义一个损失函数，用来分段地看，当yhat 比 y大时怎么样，当y
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2024-01-04 12:33:38
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不过SVM并不是“损失函数”、“正则化”等概念的典型例子，至少从题干中的推导过程这个角度来看不是。在任一个机器学习模型的训练过程中，被最大化或者最小化的那个函数，叫作“目标函数”（objective function）。目标函数可以有很多种，比如数据的（（负）对数）似然值，比如margin的大小，比如均方误差。如果目标函数是要最小化的，它就也常常被称为“损失函数”（loss functio
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2024-06-28 18:16:19
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# 如何绘制损失函数
在机器学习和深度学习中，损失函数是评估模型预测结果与真实结果之间差距的方法。绘制损失函数可以帮助我们了解模型的训练过程以及模型的性能。在本文中，我们将探讨如何使用Python绘制损失函数的图表，并给出一个具体的问题进行演示。
## 准备工作
在开始绘制损失函数之前，我们首先需要导入一些必要的库。在这个例子中，我们将使用`matplotlib`库来绘制图表，并使用`num
原创
2023-10-26 10:49:01
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损失函数和优化损失函数1. 损失函数SVM在线性分类中，分类函数为f（x）= Wx + b，这时，可以用一个函数把W当作输入，然后看一下得分，定量地估计W的好坏，这个函数被称为损失函数。 在这个例子中，猫目前的分类不对，车子分类对了，从这个W来说青蛙的图片是彻底地分类错了，因为青蛙的分数甚至比其他类别的都要低。通常来说我们有N个样本，其中x是算法的输入，在图像分类问题中，x其实是图片每个
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2024-01-11 10:11:24
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深度学习之损失函数L1范数损失函数 多层感知机可将单层感知机学习到的简单概念进一步整合学习得到复杂的概念，每一层都整合学习上一层输出的较简单的概念，越深的网络能学习到的概念就越高层越复杂。每一层整合的概念方式就是每一个输入值和对应参数的乘积之和，再通过激活函数。 而深度神经网络的学习过程就是不断地更新这些参数，直到得到最优的参数。那么什么样的参数才算是最优的权值呢？其实就是能使神经网络的输出
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2024-01-21 07:19:43
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常用损失函数和自定义损失函数常用损失函数和自定义损失函数常用损失函数和自定义损失函数#结合focal loss 函数讲解from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2Dfrom tensorflow.keras impo
原创
2021-08-02 14:48:54
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# 机器学习项目方案：自定义损失函数
## 项目背景
在机器学习中，损失函数是模型训练的核心，决定了优化过程中模型参数的更新方向及幅度。不同的应用场景和数据特征需要定制化的损失函数，以更好地适应具体需求。本项目计划构建一个分类任务的深度学习模型，并实现一个自定义的损失函数，用于解决类别不均衡问题。
## 项目目标
1. 理解并实现自定义损失函数。
2. 用自定义损失函数训练一个深度学习模型
Tensorflow基础知识回顾对于一个基础tensorflow程序来说，需要了解的东西有：（1）Placeholder，占位符，实际输入值，用它喂数据；（2）variable，参数变量，weights和biases要用的是它；（3）reshape，改变shape的值、维数的。（4）loss，损失函数，预测值与真实值的差别；（5）optimizer，优化器，已知有误差了，建立一个优化器，准备对损失
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2024-06-30 19:59:12
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Task03: 化劲儿-损失函数设计前沿3.5 损失函数3.5.1 Matching strategy (匹配策略)：3.5.2 损失函数3.5.3 Hard negative mining:3.5.4 小结 loss函数代码分析 对MultiBoxLoss类分段解释 前沿光知道模型的结构，以及模型最终会输出什么怎么够，你得懂得化劲儿，通过合理的设置损失函数和一些相关的训练技巧，让模型向着正确的
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2023-10-13 16:15:33
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