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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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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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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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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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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# 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
# 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
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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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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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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# 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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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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## Python多分类模型预测损失
在机器学习和数据科学领域，分类问题是一项常见的任务。分类模型用于根据给定的特征向量将样本分为不同的类别。在这种分类任务中，预测模型的准确性是一个重要的指标，而损失函数则用于衡量模型在预测过程中的错误程度。在本文中，我们将介绍如何使用Python构建和训练一个多分类模型，并使用损失函数进行预测。
### 数据准备
在开始构建模型之前，我们首先需要准备数据。
原创
2023-12-04 06:11:08
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根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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叙：损失函数的一般表示为 L(y,f(x))，为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为y−f(x)，在分类问题中则为yf(x)。1.回归问题的损失函数 回归问题中y和f(x)皆为实数∈R，因此用残差 y−f(x)来度量二者的不一致程度。 常见的回归损失函数有：Huber损失是对二者的综合，当|y−f(x)|小于一个事先指定的值δ时，变为平方损失，大于δ时，则变成
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2024-02-05 10:53:48
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神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。以识别手写数字为例，0~9共十个类别。识别数字1，神经网络的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0
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2023-10-24 07:31:42
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目录标题常见的损失函数1、分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2、 回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1损失总结 常见的损失函数损失函数：衡量模型参数的质量的函数，衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同，但都是一样的。1、分类任务在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数，下面分
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2024-05-29 02:09:59
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交叉熵损失函数前言交叉熵损失函数信息量信息熵交叉熵求导过程应用扩展Binary_Crossentropy均方差损失函数（MSE） 前言深度学习中的损失函数的选择，需要注意一点是直接衡量问题成功的指标不一定总可行。损失函数需要在只有小批量数据时即可计算，而且还必须可微。下表列出常见问题类型的最后一层以及损失函数的选择，仅供参考。问题类型最后一层激活损失函数二分类问题sigmoidbinary_cr
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2024-06-07 21:32:37
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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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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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