损失函数通俗来说，损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度，衡量模型预测的好坏。 损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。1、均方误差MSE（mean squareerror） MSE表示预测值与目标值之间差值的平方和然后求平均： 优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解 缺点：不是特别的稳健。当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸（当权值过大
转载
2023-10-08 12:06:14
672阅读
--NeoZng【neozng1@hnu.edu.cn】IOU loss family在之前训练bbox regression分支的时候，我们只利用了回归得到的角点与GT角点坐标差的模值（若是利用中心点和长宽也类似，用MAE、RMSE、Smooth L1等LF），仔细思考一下就会发现这存在一些问题：实际评价检测效果的时候使用的指标是IOU，但显然我们loss的设计目标和评价指标不等价，多个检测框可
《损失函数》Loss function损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差。Cost function代价函数（成本函数）：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差。Objective function目标函数：泛指任意可以被优化的函数。 一，均方差 L2(MSE)与绝对差L1(MAE) L1:优点： 对离群点或者异常值会忽略掉。因为
转载
2023-12-10 11:36:46
293阅读
caffe总结（七）导言对比损失函数（Contrastive loss）多项式逻辑损失函数（Multinomial Logistic Loss）Sigmoid 交叉熵损失函数（Sigmoid Cross Entropy Loss）Softmax+损失函数(Softmax With Loss)欧式距离损失函数（Euclidean Loss）铰链损失函数（Hinge Loss）信息增益损失函数（In
转载
2024-06-13 21:13:51
187阅读
在进行神经网络训练时，很多同学都不太注重损失函数图和损失函数的优化算法的理解，造成的结果就是：看起来效果不错，但是不知道训练的参数是否合理，也不知道有没有进一步优化的空间，也不知道初始点的选择是否恰当。本篇文章着重介绍神经网络损失函数最小化过程中使用的优化算法，前面先对梯度下降法进行介绍，后面介绍梯度下降法中使用的几种优化算法，中间穿插着自变量的更新轨迹和损失函数图像的讲解，以期同学们对损失函数相
转载
2024-09-24 15:01:34
74阅读
选自arXiv，作者：Y Srivastava、V Murali、S R Dubey，机器之心编译，参与：路、淑婷。
人脸识别是当前手机设备中使用最广泛的生物识别特征之一。而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统
转载
2024-09-11 20:12:48
61阅读
1. 综述损失函数（Loss Function)是用来评估模型好坏程度，即预测值f(x)与真实值的不一致程度，通常表示为L(Y, f(x))的一个非负的浮点数。比如你要做一个线性回归，你拟合出来的曲线不会和原始的数据分布是完全吻合（完全吻合的话，很可能会出现过拟合的情况），这个差距就是用损失函数来衡量。那么损失函数的值越小，模型的鲁棒性也就越好，对新数据的预测能力也就越强。通常提到损失函数，我们不
转载
2023-10-24 21:38:15
291阅读
本文约4500字，建议阅读9分钟
该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似。1、Contrastive Loss简介对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于 2006 年Yann LeCun的“Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping”，该损失函数主要是用于降
转载
2024-01-19 23:57:58
582阅读
经典损失函数比较1 平方误差损失函数损失函数： minJ(w)=1n∑i=1nH(yif(xi,w)),whereH(t)={t20t<0t≥0 分类实例： 优点：容易优化（一阶导数连续）缺点：对outlier点很敏感（因为惩罚是指数增长的，左图的两个outlier将分类面强行拉到左边，得不到最优的分类面）2 感知机损失函数（L1 margin cost）损失函数： minJ(w)=1n
转载
2024-03-18 09:30:42
107阅读
在机器学习或者深度学习中，都需要根据具体的模型和应用场景选择不同的损失函数。本文总结了几种不同的损失函数的定义和应用场景，并对比了不同损失函数的优缺点。一、基础知识损失函数（loss function）：用来估量模型预测值f(x）与真实值y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求和高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分部之间的接近程度高级要求：在样本分布不均匀的情况下，精
转载
2023-11-13 22:54:16
424阅读
这篇我简单梳理了一下现在火热的对比损失和交叉熵损失之间到底存在什么样的关系。废话少说，直接进入正题。数据集D 假如我们有样本 这里表示每个样本 是长度为 的向量，而标签 是长度为 的binary向量，代表一共有 个不同的类别。 交叉熵损失交叉熵损失(Cross-e
转载
2024-08-01 19:00:25
64阅读
【1】 L2正则损失函数、欧拉损失函数：预测值与目标差值的*方和 在目标值附*有更好的曲度，离目标越*收敛越慢 【2】 L1正则损失函数，绝对值损失函数 在目标值附*不*滑，导致算法不能很好地收敛 【1】【2】代码 【3】 Pseudo-Huber损失函数是 Huber损失函数的连续、*滑估计，师徒
转载
2018-05-09 12:52:00
138阅读
2评论
上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。目录前言什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。损失函数的作用？
转载
2023-10-07 19:19:32
78阅读
1、原理 2、参数 3、score_card
1、原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/1013341832、重要参数2.1 正则化参数penalty、c penalty：可以输入"l1"或"l2"来指定使用哪一种正则化方式，不填写默认"l2"。L1正则化会将参数压缩为0，L2正则化只会让参数尽量小，不会取到0。C: 正则化强度的倒数。大于0的浮点数
转载
2023-11-07 09:27:59
129阅读
目录：人脸识别介绍损失函数发展Softmax lossCenter lossTriplet lossL-softmax lossSphereFace(A-Softmax loss)CosFace(AM-Softmax loss)ArcFace loss人脸识别流程相似度生成训练图片数据采样网络模型训练使用摄像头实时检测 人脸识别介绍MTCNN 实现人脸检测，回答了“是不是人脸”和“人脸在哪”的问
转载
2024-07-08 20:59:18
85阅读
1.word2vec两个模型的损失函数是什么？知识点：统计语言模型（贝叶斯概率） -> n-gram(n-1阶马尔科夫假设) -> 词频统计（大数定律） -> 神经概率语言模型 答：word2vec两个模型为CBOW和Skip-gram，cbow和Skip-gram又分为层序soft
转载
2023-11-20 08:49:00
123阅读
损失函数（Loss Function）： 损失函数（loss function）就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，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。损失函数的作用：损失函数使用主要是在模型的训练阶段，每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数会计算出预测值和真实值之间的差异值，也就是损失
转载
2023-11-22 14:37:19
536阅读
作者|Samrat Saha 编译|VK |Towards Datas Science Supervised Contrastive Learning这篇论文在有监督学习、交叉熵损失与有监督对比损失之间进行了大量的讨论，以更好地实现图像表示和分类任务。让我们深入了解一下这篇论文的内容。 论文指出
转载
2020-10-03 17:26:00
336阅读
2评论
函数
原创
2021-07-01 10:46:30
877阅读
在构建机器学习模型时，损失函数是优化过程中至关重要的部分。损失函数衡量模型预测值与真实值之间的差距，因此合适的损失函数选择对于改善模型的准确性极为重要。在Python中实现损失函数时，可能会遇到各种问题，本文将详细记录解决"python损失函数"问题的过程。
### 问题背景
在我们的项目中，模型采用深度学习算法进行图像分类。模型的性能直接影响到业务的成功，良好的分类精度将带来更高的客户满意度
