损失函数（loss function）用来度量模型输出值与目标值（target）间的差值。# Lo
原创
2022-07-08 13:02:53
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目录：一、TensorFlow的基本操作二、tf函数三、TensorFlow的算术操作四、张量操作Tensor Transformations4.1 数据类型转换Casting4.2 形状操作Shapes and Shaping4.3 切片与合并（Slicing and Joining）五、矩阵相关运算六、复数操作七、归约计算(Reduction)八、分割(Segmentation)九、序列比较与
前言一、已具备的loss曲线图二、AI助力1.为图像建立矩形遮板2.绘制趋势曲线 前言俗话说，一图胜千言，在一篇文章里，图是最吸引人的，画得好便会如虎添翼，让读者对文章主要方法的理解更加容易。今日分享和记录一下绘制损失(loss)函数图时发现的一个事后补救、锦上添花的小小小小~小技巧。看一下成品： 一、已具备的loss曲线图之前通过python的matplotlib或者plotly绘制好部分的l
一、神经网络与损失函数的关系1、损失函数的作用我们希望：在训练时，如果预测值与实际值的误差越大，那么在反向传播的过程中，各种参数调整的幅度就要更大，从而使训练更快收敛。1）Loss layer 是网络的终点，输入为预测值和真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss Function），一般记做L(θ）其中θ是当前网络权值构成的向量空间。2） Loss layer
在机器学习中，对于目标函数、损失函数、代价函数等不同书上有不同的定义。通常来讲，目标函数可以衡量一个模型的好坏，对于模型的优化通常求解模型的最大化或者最小化，当求取最小化时也称loss function即损失函数，也称为成本函数、代价函数。 大多数情况下两者并不做严格区分。损失函数包含损失项与正则项。正则项的目的是提高模型的泛化能力，防止过拟合。本文仅讨论损失项，下面是一些常见的损失函数的损失项。
本节是上一节的延续，主要介绍一下损失函数的概率解释，以及梯度下降和牛顿法两种可以用于极值求解的优化算法。1. 损失函数的概率解释对于线性回归模型，为什么最小化损失函数J是一种合理的选择？假设目标变量和输入的关系如下：其中，代表偏差，可能是一些模型未覆盖的因素导致的偏差或者随机噪声，并且进一步假设它们服从高斯分布且独立同分布，。即：表示给定情况下 的条件分布。注意w是参数，并非随机变量，因此不能表示
目录1 前言2 回归（Regression）任务2.1 均方误差MSE（mean squared error）2.2 平均绝对误差MAE（ mean absolute error)2.3 Huber Loss3 分类（Classification）任务3.1 铰链损失（hinge loss)3.2 交叉熵损失（Cross Entropy)3.2.1 信息熵（Entropy）3.2.2 交叉熵（
深度学习：两个重要特性：多层和非线性线性模型：任意线性模型的组合都是线性模型，只通过线性变换任意层的全连接神经网络与单层神经网络没有区别。激活函数：能够实现去线性化（神经元的输出通过一个非线性函数）。多层神经网络：能够解决异或问题，深度学习有组合特征提取的功能。使用激活函数和偏置项的前向传播算法import tensorflow as tf
a = tf.nn.relu(tf.matmul(x,w
在分类的时候，一般采用交叉熵损失函数，然而今天用tensorflow做分类的时候，发现采用tensorflow的自用函数，和自己写的，计算出来的结果不一样。而且采用自己实现时，我出现了loss为nan的情况# tensorflow自带loss = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logit...
原创
2021-09-07 11:37:37
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# 如何用PyTorch画损失函数的图像
## 引言
在深度学习中，损失函数是评估模型预测结果和实际标签之间差异的重要指标。为了更直观地了解模型在训练过程中损失函数的变化趋势，可以用图像的方式展示。本文将介绍如何使用PyTorch库来实现画损失函数的图像。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定损失函数类型 --> 根据损失
损失降低方法损失降低方法迭代方法梯度下降方法学习速率优化随机速率随机梯度下降方法 损失降低方法Reducing loss 主要有几种常用的方法：迭代法梯度下降法学习速率优化随机速率随机梯度下降方法迭代方法迭代方法就是将模型预测值与实际值之间的误差值反馈给模型，让模型不断改进，误差值会越来越小，即模型预测的会越来越精确。就是一个不断尝试的过程梯度下降方法一种快速找到损失函数收敛点的方法。回归问题所
前言在前面的文章中，我们了解到模型假设、评价函数（损失函数）和优化算法是构成模型的三个关键要素。刚学习人工智能的朋友肯定会有这样的疑问，是不是这三个关键要素都需要我们在日常工作中进行设计呢？其实啊，并不是这样，很多的框架都已经给我们提供了可供选择的损失函数和优化算法，只需要我们根据自己的业务场景来选择最适合的哪一个即可，是不是很easy？一、损失函数1、什么是损失函数？ &n
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2023-11-07 09:53:38
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文章目录损失函数多分类svm损失函数案例问题损失函数代码正则化多项逻辑回归分类器（softmax classifier）问题 损失函数我们知道线性分类器需要输入数据x和参数w，如果我们想优化w，使模型更精确，如果可以写一个函数自动决定哪些w是最优的，就需要一个度量任意某个w的好坏的方法。可以用一个函数把w当输入，然后看一下得分，定量估计w的好坏。这个函数被称为损失函数。 图像分类问题可以选择多种
文章目录损失函数（loss）TensorFlow损
原创
2019-02-19 09:23:41
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梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用方法，有实现简单的优点。它是一种迭代算法，每一步需要求解的目标函数的梯度向量。假设 f(x) 是 Rn minx∈Rnf(x)x∗ 表示目标函数 f(x)由于负梯度方向是使函数值下降最快的方向，在迭代的每一步，以负梯度方向更新 x梯度下降的相关概念步长：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用下山的例子，步长就是在当前
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2023-10-25 22:11:51
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之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：。为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：https://github.com/Dengshunge/mySSD_pytorch搭建SSD的项目，可以分成以下三个部分：
数据读取；
网络搭建；损失函数的构建；
网络测试。接下来，本篇博客重点分析损
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
# 用Python画损失函数曲线
## 介绍
损失函数是机器学习中非常重要的概念，它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距。在训练模型的过程中，我们希望通过调整模型的参数，使得损失函数的值最小化。在本文中，我们将使用Python来画出损失函数的曲线，并通过一个具体的例子来说明。
## 什么是损失函数？
损失函数是用来衡量模型预测值与真实值之间的差距的函数。在机器学习中，我们通常使用均方误差
# 深度学习中的损失函数及其可视化
深度学习已经成为人工智能领域的重要技术，而损失函数是评估模型性能的关键。在进行模型训练时，我们需要通过损失函数将预测值与实际值之间的误差进行量化，以便优化模型的参数。本文将介绍损失函数的基本概念，并展示如何利用Python和Matplotlib库可视化损失函数的变化情况。
## 什么是损失函数？
在机器学习中，损失函数是一个数学函数，它用于评估模型的预测结
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
