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
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2024-01-17 16:32:34
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# 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
torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 函数在 PyTorch 框架中用于实现缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。这是一种在自然语言处理和计算机视觉等领域常用的注意力机制。它的主要目的是通过计算查询（query）、键（key）和值（value）之间的关系，来决定我们应该在输入的哪些部分上聚焦。函数用法
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2024-06-21 19:53:54
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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
30岁转行学Python晚吗？在这个年龄我为什么会焦虑？（故事源自粉丝投稿） 不知道你是否有过这样的经历，就是在临近30岁的这几年，可能是28，可能是29，会突然有一天，你就不得不以一个顶梁柱的角色去审视自己。就算此时你还没有结婚，但面对即将不得不结婚的压力，面对已经老去的父母。时间突然就变得紧迫起来，你也突然就不再属于你自己，我们会不自觉的扮演起家庭的依靠，而且还是唯一的依靠。这种压力完全是在自
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2024-10-16 20:47:34
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方法一： 描述：一开始我要实现的目的就是，在一个窗体上有多个可编辑控件（比如QLineEdit、QTextEdit等），当哪个控件获得焦点，哪个控件的背景就高亮用来起提示作用，查了下文档应该用focusInEvent()和focusOutEvent(), 在实际过程中，我犯了十分严重的错误，最开始的时候我是这样做的：我重写了窗体QWidget的这两个函数，然后再在函数体中把QFocusEvent
**Title: Implementation of Focus Loss Function in Machine Learning**
Introduction:
As an experienced developer, I understand the challenges faced by beginners when it comes to implementing complex co
原创
2024-02-09 11:22:48
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学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
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2021-08-19 15:52:00
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一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
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这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
原创
2024-07-30 15:00:53
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对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模型预测的概率为 y^i（0 ≤ y^i ≤ 1），则它的
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2023-10-08 14:48:15
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1、sigmoid函数 sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： 导数： 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形： 从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞
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2023-12-21 22:54:48
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一.线性回归LinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归，它的损失函数如下所示：
对于这个损失函数，一般有梯度下降法和最小二乘法两种极小化损失函数的优化方法，而scikit-learn中的LinearRegression类使用的是最小二乘法。通过最小二乘法，可以解出线性回归系数θ为：验证方法：LinearRegression类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自己把数据
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2023-10-08 01:23:33
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python+Scikit-Learn线性回归及损失函数环境：(ubuntu18.04LTS)Anaconda3+python3.7.4+Scikit-Learn一、线性回归监督学习 机器学习主要分为监督学习、非监督学习和强化学习。其中，监督学习主要包括：分类（Classification）、回归（Regression）和排序（Ranking）。监督学习是通过已知的训练数据集，训练得到数据集中特征
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2024-01-21 00:37:58
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损失函数（Loss Function） - 知乎1、什么是损失函数？一言以蔽之，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：用于衡量'单个样本点'预测值与实际值的偏离程度。 -风险函数：用于衡量'样本点平均意义'下的好坏，就是说要除以ba
均方误差（Mean Squared Error，MSE）：均方误差是最常见的图像恢复损失函数之一。它计算恢复图像与原始图像之间的像素级别差异的平均值的平方。MSE 损失函数趋向于使恢复图像的像素值与原始图像的像素值尽可能接近。均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根，它衡量恢复图像与原始图像之间的平均像素级别差异。RMSE 损失函数也常用
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2023-10-08 09:20:21
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NLP分类任务可以分为单标签和多标签，在进行这些分类任务的时候，怎么选择损失函数呢？一、单标签分类任务单标签分类任务很简单，就是一个样本只有一个标签；进一步，根据类别的多少可以分为二分类和多分类。1、二分类任务只有2个类别，非A即B，那么这种情况下，可以采用如下的方式：a、sigmoid激活函数+BCELoss训练代码实现方式如下#output [B,C]
output = torch.sigmo
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2024-01-25 23:35:01
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文章目录前言一、模型评估概要二、评估方法`1.准确率（Accuracy）`**`2.ROC（Receiver Operating Characteristic）`**`3.混淆矩阵（confusion_matrix）`4.精度（Precision）5.召回率（Recall）6.F1值（F1 Score）三、举例总结 前言一、模型评估概要在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能
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2023-08-01 15:24:09
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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, )
本文将给出NLP任务中一些常见的损失函数（Loss Function），并使用Keras、PyTorch给出具体例子。 在讲解具体的损失函数之前，我们有必要了解下什么是损失函数。所谓损失函数，指的是衡量模型预测值y与真实标签Y之间的差距的函数。本文将介绍的损失函数如下：Mean Squared Error（均方差损失函数）Mean Absolute Error（绝对值损失函数）Binary
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2023-09-04 21:58:54
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