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损失函数

时间::2022-08-08 . 阅读: . 评论:0 . 发表评论

这是一个很好的性质。

**3.如果深度学习是一个概率问题**第一个式子是怎么设计出来的,这个问题我解决了。

**Logistic损失函数:**Logistic损失函数也是0-1损失函数的凸上界,且该函数处处光滑,因此可以使用梯度下降法进行优化。

torch.nn.SmoothL1Loss(reduction=\mean\)

其中

**112分类的logistic损失SoftMarginLoss**torch.nn.SoftMarginLoss(reduction=\mean\)

**12多标签one-versus-all损失MultiLabelSoftMarginLoss**torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None,reduction=\mean\)

**13cosine损失CosineEmbeddingLoss**torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0,reduction=\mean\)

参数:>margin:默认值0**14多类别分类的hinge损失MultiMarginLoss**torch.nn.MultiMarginLoss(p=1,margin=1.0,weight=None,reduction=\mean\)

参数:>p=1或者2默认值:1>margin:默认值1**15三元组损失TripletMarginLoss**和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。

损失函数分为**经验风险损失函数**和**结构风险损失函数**。

所以需要softmax激活函数将一个向量进行归一化成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算loss。

分选实验实验用YOLOv5的四种网络结构,煤矸石分选测试时需要进行数据增强。

下面的梳理将从argmax()到最后的交叉熵损失按自己的理解依次展开。

对于学员甲,预测其学会的概率为0.6,而实际上该学员通过了考试,真实值为。

\\.图像分类任务我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征,来预测动物的类别,有三种可预测类别:猫、狗、猪。

通常,我们都会最小化目标函数,最常用的算法便是梯度下降法(**GradientDescent**。

文章首先提出了一种对于RegionPropasl(RP)和GroundTruth(GT)之间的新评估方式,即CDIoU。

所以当使用sigmoid作为激活函数的时候,常用**交叉熵损失函数**而不用**均方误差损失函数**。

Hinge损失:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy92c0FDeVhxMURCaDRvTDdWam5MeXlwNUs2eE5qVXFvY05GTHQwTUx6YUlPaEF1YXJWa2tjc2hVMnAxZGhZRWRrek13bVZLaWF2ZzdpYUVCOWljSUZ1MEk3QXZzYnA1alVpY3ZwLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)Hinge损失函数是0-1损失函数相对紧的凸上界,且当!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy92c0FDeVhxMURCaDRvTDdWam5MeXlwNUs2eE5qVXFvY2pSTlpTUHFpYVE0S2wwU2FqWkNNY0s1ejdYM0V6RjlCQzhjeGljZ3psZ25jaWN3UlJsSUprdGljejV3OGV4VTNNSXVhLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)时候,该函数不对其做任何处罚。

交叉熵代价函数(CrossEntry)H(p,q)=−∑i=1Np(x(i))logq(x(−i))

交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况,减少交叉熵损失就是在提高模型的预测准确率。

焦点损失,出自何凯明的《FocalLossforDenseObjectDetection》4,出发点是解决目标检测领域中one-stage算法如YOLO系列算法准确率不高的问题。

***3\\.常用的代价函数(1)均方误差(MeanSquaredError)MSE=1N∑i=1N(y(i)−f(x(i)))MSE=1N∑i=1N(y(i)−f(x(i)))均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

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