本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类！！！1.训练神经网络分类模型
import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed
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2023-10-08 09:58:01
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# PyTorch 图像分割多分类损失函数的实现指南
在计算机视觉领域，图像分割是一个重要任务，尤其是在医疗影像处理、自动驾驶和安防监控等应用中。本文将帮助你了解如何使用 PyTorch 实现图像分割中的多分类损失函数。我们将分步进行，首先明确整个流程，然后逐步实现代码。以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备和预处理 |
原创
2024-10-28 05:01:43
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1. SVM 损失：在一个样本中，对于真实分类与其他每各个分类，如果真实分类所得的分数与其他各分类所得的分数差距大于或等于安全距离，则真实标签分类与该分类没有损失值；反之则需要计算真实分类与该分类的损失值； 真实分类与其他各分类的损失值的总和即为一个样本的损失值①即真实标签分类所得分数大于等于该分类的分数+安全距离，S_yi >=S_j + △，那么损失值=0 ②否则，损
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2023-08-21 17:15:10
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进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。下面的内容将以这三个问题来展开什么是交叉熵损失以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数从0开始实现交叉熵损失函数1，什么是交叉熵损失交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性p(x)表示样本的真实分布，q(x)表示模型所预测的分布**交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示
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2023-11-26 19:45:29
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目录1 多分类损失函数和评价指标（objectives and metrics） 1 1.1 MultiClass- softmax loss 2 1.2 MultiClassOneVsAll 2 1.3 Precision 3 1.4 Recall 3 1.5 F-Measure F1 3 1.6 TotalF1 3 1.6.1 Weighted TotalF1 3 1.6.2 Macro F1
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2024-04-14 11:54:05
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前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**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。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化
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2024-04-26 14:30:21
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# 语义分割损失函数多分类Dice Loss PyTorch实现指南
## 概述
语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，它旨在将图像中的每个像素分类到不同的类别中。Dice Loss（也称为F1-Score Loss）是一种常用于医学图像分割的损失函数，它能够更好地处理不平衡数据集。在本文中，我们将学习如何在PyTorch框架中实现多分类的Dice Loss。
## 流程图
以下是实现多分
原创
2024-07-16 12:19:17
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一.引言:之前提到过 自定义Loss与metrics，下面盘点下 Keras中常用的损失函数，当然也是日常生产开发中常用的损失函数供今后自定义损失函数使用。损失函数虽然有很多形式，但万变不离其宗，损失函数都是将随机事件例如回归，分类等问题的目标抽象为非负的实数从而衡量该事件的损失或风险，从而矫正模型，希望模型朝着损失最小的方向进行，但是这里只是大多数情况，例如一些图像结合算法中，也会最大
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2024-01-22 08:06:13
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多分类中，只对目标正样本求loss，其余不管。知乎的这篇文章讲的也挺好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485多分类：(2) 多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值：模型1：对所有样本的loss求平均：模型2： 对所有样本的loss求平均：可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效
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2023-10-20 19:16:17
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作者：王桂波上一篇文章我们看到了目标函数，损失函数，和代价函数的区别。在该部分我们来看一看常用的损失函数有哪些。机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ，尝试学习 的映射关系，使得给定一个 ，即便这个 不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函
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2024-05-21 11:21:44
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# 机器学习多分类损失函数的概述
在机器学习中，多分类问题是一个非常常见的情境。在此问题中，我们的目标是将输入样本分配到多个类别中。在这种情况下，损失函数的选择至关重要，因为它直接影响模型的表现和训练效率。本文将探讨几种常见的多分类损失函数，并通过代码示例进行详细说明。
## 简介
损失函数的主要作用是量化预测值与真实值之间的差距。对于多分类问题，常见的损失函数有：
1. **交叉熵损失函
在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵，熵是用来描述一个系统的混乱程度，通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。1 分类任务的损失计算1.1 单标签分类二分类 单标签任务，顾名思义，每个样本只能有一个标签，比如ImageNet图像分类任务，或者MNIST手写数字识别数据集，每张图片只能有一个固定的标签。二分类是多分类任务中的一个特例
1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据6 模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练，这也是机器学习的核心内容，主要是使用TensorFlow的tf.keras
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2024-03-22 14:08:04
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常见的损失函数学习随笔学习目标知道分类任务的损失函数知道回归任务的损失函数在深度学习中, 损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数, 衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数，所以在这里我们着重介绍这种损失函数。多分类任务在多分类任务通常使用softmax将logits转换为概率的
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2024-09-03 12:35:40
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基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
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2024-08-17 13:34:45
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多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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1.概念语义分割：语义分割的目标是为图像中的每个像素分配一个语义标签，以指示它属于哪个类别。实例分割：实例分割的目标是对每个物体实例进行独立的分割，从而可以识别和跟踪图像中的每个物体。与语义分割只关注像素级别的语义标签不同，实例分割还要求对同类但不是同一个物体实例进行区分和分割。全景分割：全景分割是一种结合了语义分割和实例分割的综合方法、，全景分割为图像中的每个像素分配一个语义标签和一个唯一的实例
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2024-10-07 09:12:33
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多分类损失函数sparse_categorical_crossentropy 与 categorical_crossentropy区别二分类binary_crossentropy交叉熵损失函数
原创
2023-03-08 01:08:50
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1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
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2023-12-04 15:37:19
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# 使用 Python 实现多分类损失 CrossEntropyLoss
在机器学习和深度学习中，多分类问题常常会遇到交叉熵损失（Cross Entropy Loss）。接下来，我们将通过一系列步骤来实现这一损失函数。本文将详细说明每个步骤以及我们需要用到的代码，以帮助新手更好地理解。
## 实现流程
以下是实现 Cross Entropy Loss 的基本流程：
| 步骤 | 描述
