目录一、图像分割简介（一）图像分割类型1. 根据不同的任务和数据类型：（二）语义分割性能指标：二、FCN网络简介（一）FCN网络如何工作？（二）feature map的上采样（Upsample）操作：（三）什么是FCN?（四）FCN的优缺点 三、U-Net模型（一）什么是U-Net？ 1. U-Net网络的结构
文章目录语义分割基于交叉熵的损失函数1. Loss Function CE 用于多分类任务2. Loss Function BCE 用于二分类任务3. Weighted Loss 用于样本数量不均衡4. Focal Loss 用于样本难易不均衡基于相似度的损失函数1. Soft Dice Loss2. Soft IoU Loss小结参考 语义分割语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一
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2024-09-18 19:00:19
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简介常用数据集mnist数据集该数据集是手写数字0-9的集合，共有60k训练图像、10k测试图像、10个类别、图像大小28×28×1from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载mnist数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()C
通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数，算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。在分类或者回归问题中，通常使用损失函数（代价函数）作为其目标函数。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的损失函数不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验
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2024-04-21 17:44:01
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着重介绍hige loss 和 softmax loss。
着重介绍hige loss 和 softmax loss。svm回顾\(C_1,C_2\)是要区分的两个类别，通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属，例如：\[g(x) = g(w^Tx+b)
\]我们取阈值为0，此时\(f(x)=sgn[g(x)]\)就是最终的判别函数。对于
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2024-03-22 11:23:39
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介绍tensorflow中的网络API，本节主要介绍损失函数以及分类器相关接口。
一、误差值度量两个张量或者一个张量和零之间的损失误差，这个可用于在一个回归任务或者用于正则的目的（权重衰减）。l2_losstf.nn.l2_loss(t, name=None)解释：这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值，但是没有开方并且只取 L2 范数的值的
下面是学习unet时候搜集的数据1.交叉熵损失函数-cross entropy 二分类交叉熵损失函数binary_crossentropy其中,N为像素点个数,y_{i}为输入实例x_{i} 的真实类别,\hat{y}_{i}为预测输入实例 x_{i} 属于类别 1 的概率. 对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值, 对于完美的分类器, 对数损失为
文章目录Ml-KNN: A Lazy Learning Approach to Multi-Label LearningPattern Recognition 40 (2007) 2038 – 20481 MLKNN简介2 评价指标2.1 海明损失（Hamming loss，HL）2.2 1-错误率（One-error，OE）2.3 覆盖率（Coverage）2.4 排序损失（Ranking lo
# 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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本笔记基于tensorflow-2版本，先贡献代码或者下载代码（可能需要上网）。什么是图像分割在图像分类任务中，网络为每个输入图像分配一个标签（或类别）。然而，假设你想知道该物体的形状，哪个像素属于哪个物体，等等。在这种情况下，你会想给图像的每个像素分配一个类别。这项任务被称为分割。一个分割模型会返回关于图像的更详细的信息。图像分割在医学成像、自动驾驶汽车和卫星成像方面有许多应用，举例说明一下。这
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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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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目录一、基础知识二、分类（1）二分类交叉熵损失函数（binary_crossentropy）（2）categorical_crossentropy损失函数（3）sparse_categorical_crossentropy（4）平衡交叉熵函数(balanced cross entropy)（5）focal loss 三、回归（1）均方误差（MSE-Mean Square Error，L2
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2023-09-24 19:02:02
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常见损失函数总结-图像分类篇【上】 一、前言 在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是十分重大的。 接下来，重点总结一下在实习工作实践中经常用到的损失函数：
图像分类：softmax，weighted softmax loss，focal loss，soft softmax lo
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2023-12-18 23:00:06
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作者：Derrick Mwiti编译：ronghuaiyang正文共：3651 字 18 图预计阅读时间：11 分钟导读包括架构，损失函数，数据集，框架的整理和总结。在这篇文章中，我们将深入探讨使用深度学习进行图像分割。我们将讨论：什么是图像分割，以及两种主要类型的图像分割图像分割的结构用于图像分割的损失函数你可以用到你的图像分割项目中的框架就让我们一探究竟吧。什么是图像分割？顾名思义，这是将图像
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2024-08-23 10:32:28
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【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
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2024-04-29 15:40:05
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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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一．线性分类函数 f(x,W) = W*x + b x为输入图像，W为多个参数，f(x,W)为输出是多个分类的概率。比如: x 图像的大小为 32 x 32 x 3，排成
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2024-07-04 09:47:14
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神卷积神经网络-可视化解释神器：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/什么是卷积神经网络？在机器学习中，分类器将类标签分配给数据点。例如，图像分类器为图像中存在的对象生成类标签（例如，鸟、平面）。卷积神经网络，简称CNN，是一种分类器，它擅长解决这个问题！CNN是一种神经网络：一种用于识别数据模式的算法。神经网络通常由一组神经元组成，这些神经元按层组织，
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2023-10-04 20:07:04
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