最近看文献一直看到这个损失函数，索性记录一下。 这里写目录标题1. 总述2. 损失函数形式3. 小结4. 个人看法 1. 总述Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。2. 损失函数形式Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经
开篇几句题外话：以往的代码，都是随便看看就过去了，没有这样较真过，以至于看了很久的深度学习和Python，都没有能够形成编程能力；这次算是废寝忘食的深入进去了，踏实地把每一个代码都理解透，包括其中的数学原理（目前涉及的还很浅）和代码语句实现的功能；也是得益于疫情封闭在寝室，才有如此踏实的心情和宽松的时间，最重要的是周边的环境，没有干扰。Lecture03——Gradient Descent 梯度下
众所周知，Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。逻辑回归 (Logis
前言针对目标检测框Box(x1,y1,x2,y2)的回归学习中，网络损失函数从最早的IoU到GIoU，再到DIoU、CIoU和EIoU，现在出现了SIoU。那么他们都是什么呢？又由哪些优点？正文IOU就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下： 优点：1、能够很好的反映重合度；2、具有尺度不变形 缺点：不相交时，值为0，无法反映中心距离GIoU克服了两个框不相交时Io
转载
2024-10-13 10:10:48
716阅读
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
转载
2024-01-20 22:37:50
772阅读
1.总述Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。2.损失函数形式 y`是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越小。此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优
转载
2024-09-10 16:28:48
41阅读
# 如何实现"pytorch infonce"
## 流程图
```mermaid
journey
title 整件事情的流程
section 步骤
开始 --> 下载数据 --> 数据预处理 --> 构建模型 --> 模型训练 --> 模型评估 --> 完成
```
## 步骤及代码解析
### 1. 下载数据
首先，我们需要下载数据集，可以使用`tor
原创
2024-03-11 04:29:04
179阅读
# 使用infoNCE损失函数进行无监督学习的介绍
在无监督学习中，我们通常没有标签来指导我们的模型训练。因此，如何设计一个有效的损失函数来进行无监督学习是一个重要的问题。InfoNCE（Noise Contrastive Estimation of Mutual Information）损失函数是一种用于无监督学习的方法，可以用于训练对比学习模型。本文将详细介绍infoNCE损失函数的原理，并
原创
2023-12-24 09:06:25
3448阅读
点赞
在本博文中，我将详细记录如何使用 PyTorch 计算 InfoNCE（Information Noise Contrastive Estimation）。InfoNCE 是一种对比学习的方法，广泛应用于无监督学习中的表示学习。在这个过程中，我将分步指导你搭建环境、配置参数、验证模型性能，并提供一些优化技巧和扩展应用的建议。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的硬件与软件环境满足以下
文章目录前言Inplace操作概述inplace操作的优缺点常见的inplace操作总结参考链接 前言之前在写训练代码时，遇到了inplace operation导致的问题，所以就了解了一下pytorch的inplace operation，在此记录一下inplace操作的一些知识。报错信息如下：RuntimeError: one of the variables needed for grad
转载
2023-07-13 11:05:50
308阅读
目录1.准备可复现的随机数据2.实现并训练模型2.1定义模型2.2搭建并训练模型2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据可复现是指：一个程序在相同设备上多次运行，可以得到相同的结果。在调试程序过程中，常使用这种方式来复现问题，方便地找出上一次运行时所出现的问题。 具体做法是，在程序开始时固定torch的随机数种子，并固定numpy的随机数种子。import torch
import num
转载
2023-12-20 06:04:52
176阅读
示例一：可以进行相加的tensorfrom __future__ import print_function
import torch # 找不到torch模块是因为对应的解释器中没有torch模块
# File-Settings-grammer_learning-Project Interpreter:进行更换即可
x=torch.empty((6,1,2))
z=torch.empty((
转载
2024-01-31 16:06:22
127阅读
V1损失函数： 蓝色框和红色框其代码为：# # # # # # # # # # # # # # # # 本来有 预测有的损失# # # # # # # # # # # # # # # #
#计算包含obj损失 即本来有，预测有 和 本来有，预测无
coo_response_mask = torch.cuda.ByteTensor(box_targe
转载
2024-03-18 10:10:06
464阅读
# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
转载
2024-01-17 16:32:34
161阅读
唯一的区别是, 在cross entropy loss里, 指代的是数据集里类别的数量, 而在对比学习InfoNCE loss里, 这个k指的是负样本的数量
原创
2024-07-24 10:34:13
1186阅读
1、损失函数、代价函数、目标函数损失函数：Loss Function 是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数：Cost Function 定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数：Object Function 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）。2、常见损失函数（1）0-1损失函数（2）平均
目录一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集1.2. 读取数据集1.3. 定义模型1.4. 初始化模型参数1.5. 定义损失函数1.6. 定义优化算法1.7. 训练1.8. 小结二、Softmax 回归2.1. Softmax 回归◼ 回归VS分类# Kaggle分类问题◼ 从回归到分类2.2 交叉熵损失2.3 总结一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集我们首先生成数据集，1.2. 读取数据
在统计学习角度，Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数，它相比均方误差来说，它对异常值不敏感。常常被用于分类问题上。 下面先给出Huber函数的定义：这个函数对于小的a值误差函数是二次的，而对大的值误差函数是线性的。变量a表述residuals，用以描述观察值与预测值之差：，因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式： Huber loss (green, )
1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图 上面是
转载
2024-01-08 17:41:09
27阅读
