合页损失函数第18页

损失函数有哪些？

损失函数（LossFunction）是用于衡量模型预测值与真实值之间差距的函数。在机器学习和深度学习中，有许多重要的损失函数。这里列举一些常用的损失函数及其公式、思想和应用。

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:30

一文搞懂Pytorch数据读取机制！

熟悉深度学习的小伙伴一定都知道：深度学习模型训练主要由数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练五个模块组成。如下图所示，Pytorch数据读取机制则是数据模块中的主要分支。

翻斗花园的FAN·2023-11-13 22:29

为什么使用交叉熵作为损失函数

为什么使用交叉熵作为损失函数为什么交叉熵可以作为损失函数交叉熵损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉熵而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是，突然有个疑问，为什么损失函数变成使用交叉熵了

zju_huster·2023-11-13 13:06

为什么要用“交叉熵”做损失函数

今天看一个在深度学习中很枯燥但很重要的概念——交叉熵损失函数。

董董灿是个攻城狮·2023-11-13 13:32

YOLOV5----修改损失函数-SE

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加SE.py一、SE.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitclassSEAttention(nn.Module):def__init__(self,channel=512

weixin_44119674·2023-11-13 11:46

RT-DETR算法改进：更换损失函数Alpha-IoU损失函数，边界框回归联合损失的幂交集，提升RT-DETR检测精度

本篇内容：RT-DETR算法改进：更换损失函数Alpha-IoU损失函数，边界框回归联合损失的幂交集，提升RT-DETR检测精度本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法（ultralytics

芒果汁没有芒果·2023-11-13 08:33

RT-DETR算法改进：更换损失函数DIoU损失函数，提升RT-DETR检测精度

本篇内容：RT-DETR算法改进：更换损失函数DIoU损失函数本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法（ultralytics项目版本）按步骤操作运行改进后的代码即可改进RT-DETR目标检测算法专属文章目录一

芒果汁没有芒果·2023-11-13 07:33

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO算法的道路交通目标检测（续）

目录3.3实验结果与分析3.3.1实验数据集3.3.2算法的评价指标3.3.3损失函数实验结果

林聪木·2023-11-13 07:22

pytorch完整训练模型过程

训练模型1.数据集2.装载数据集3.创建网络模型4.设置损失函数与优化器5.设置训练的参数6.训练模型7.读取模型使用模型深度学习改进1.数据集上的创新数据集预处理2.网络模型创新1.别的网络创新点移动到现有网络

bboywxy8340·2023-11-12 22:31

损失函数原理及作用

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。不同的模型用的损失函数一般也不一样。

杨杨杨Garrick·2023-11-12 20:42

深度学习——损失函数

机器学习面试题汇总与解析——损失函数本章讲解知识点什么是损失函数？为什么要使用损失函数？详细讲解损失函数本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。

qq_32468785·2023-11-12 18:26

CS224W6.2——深度学习基础

文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？4.梯度下降4.1对于SGD的一些概念5.如何获得目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

生成模型的发展，扩散模型的原理，stable diffusion的实现

文章目录图像生成模型前期发展扩散模型发展DDPM实现细节代码抽象重参数技巧前向过程反向过程损失函数总结improvedDDPMdiffusionbeatsGANGLIDEDALL·E2框架prior模型

榴莲_·2023-11-12 14:15

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法公式设函数模型为y=ax+b此时只需要求参数是a和b损失函数为我们要求它的偏导数为零，从而得到参数的最优解

子燕若水·2023-11-12 12:49

python_demo(一) 损失函数绘制

深度学习损失函数绘制#-*-coding:utf-8-*-#author:liilzeezimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace

码农CV·2023-11-12 10:32

目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目

复现Yolov5目标检测项目混淆矩阵AP计算置信度原理模型转换成ONNX文件目标回归框网络模型的深度与宽度设置因子yolov5网络架构Focus模块CSPNet模块SPP模块数据集配置文件模型配置文件损失函数

郭庆汝·2023-11-12 05:25

L1，L2，Lp，L∞范数，曼哈顿距离，欧式距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离以及损失函数和正则项的应用

什么是范数？在线性代数以及一些数学领域中，norm的定义是afunctionthatassignsastrictlypositivelengthorsizetoeachvectorinavectorspace，exceptforthezerovector.——Wikipedia简单点说，一个向量的norm就是将该向量投影到[0,)范围内的值，其中0值只有零向量的norm取到。看到这样的一个范围，相

迷雾总会解·2023-11-11 22:26

正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型，focal lossfunction解决问题

3.一般来说不论在yolo还是fasterrcnn中，每个阶段损失函数是把所有的情况都

武凯的博客·2023-11-11 22:44

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063

然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数

脑瓜凉·2023-11-11 17:14

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元交叉熵损失函数

Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

二元交叉熵损失函数是一种常用的机器学习损失函数，它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

二元交叉熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss

这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数，用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度：y_i是标签1或0，p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。

森林木有熊·2023-11-11 17:07

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数

重剑DS·2023-11-11 17:01

YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

模型的Neck网络层融合坐标注意力机制，以提升模型的特征提取能力；其次，增加一个预测层来提升对小目标的检测性能；进一步地，利用K-means聚类算法得到数据集合适的anchor框；最后，改进边界框回归损失函数以提高边界框的定位精度

小哥谈·2023-11-11 15:02

机器学习算法——线性回归的详细介绍及利用sklearn包实现线性回归模型

1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1线性回归API2.2举例2.2.1步骤分析2.2.2代码过程3、线性回归的损失和优化3.1损失函数

Ma Sizhou·2023-11-11 13:46

全新Inner-IoU损失函数！！！通过辅助边界框计算IoU有效提升检测效果

边界框回归模式分析2.2Inner-IoU损失3实验3.1模拟实验3.2对比实验3.2.1PASCALVOC上的YOLOv73.2.2YOLOv5在AI-TOD上4.参考摘要随着检测器的快速发展，边界框回归（BBR）损失函数不断进行更新和优化

AI追随者·2023-11-11 11:28

2022年T2I文本生成图像中文期刊论文速览-1（ECAGAN:基于通道注意力机制的文本生成图像方法+CAE-GAN:基于Transformer交叉注意力的文本生成图像技术）

2022年T2I文本生成图像中文期刊论文速览-1一、ECAGAN:基于通道注意力机制的文本生成图像方法1.1、主要创新1.2、主要框架1.2.1、低分辨率图像生成阶段1.2.2、图像精炼阶段1.3、损失函数

中杯可乐多加冰·2023-11-11 09:08

【入门深度学习】Pytorch基础知识（二）

3.2张量索引与数据筛选3.3张量组合和拼接3.4张量切片与变形1、Tensor中统计学相关函数范数（Norm）是用来衡量向量大小的函数，它将向量映射到非负实数，在机器学习中体现的作用有：参数惩罚：通过在损失函数中引入范数项

敲代码的喜羊羊·2023-11-11 07:40

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础

深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5

Monday______·2023-11-11 06:25

[深度学习]不平衡样本的loss

不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。

Geronimo620·2023-11-11 05:25

损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCosh Loss

损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCoshLoss1引言2损失函数2.1RMSELoss2.2LogCoshLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss

sjx_alo·2023-11-11 01:44

MAE(Masked Autoencoders) 详解

2.2非对称的编码器和解码器机制的介绍2.3损失函数是怎么计算的？2.4bert把mask放在编码端，为什么MAE加在解码端？

sjx_alo·2023-11-11 01:14

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

单调性：当激活函数是单调的，能保证单层网络的损失函数是凸函数。近似恒等性：

plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

pytorch优化器详解

它根据计算得到的损失函数的梯度来调整模型的参数，以最小化损失函数并改善模型的性能。即优化器是一种特定的机器学习算法，通常用于在训练深度学习模型时调整权重和偏差。

智慧医疗探索者·2023-11-10 18:38

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。

python收藏家·2023-11-10 16:25

Pytorch实战教程（三）-构建神经网络

0.前言我们已经学习了如何从零开始构建神经网络，神经网络通常包括输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数和学习率等基本组件。

张志翔的博客·2023-11-10 16:23

常见的机器学习模型正则化的方式

答：第一类：引入参数范数惩罚项通过在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型的学习能力。其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。

Yuetianw·2023-11-10 14:51

机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？

2.正则化公式L1：L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。L2：L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。

五癫·2023-11-10 14:49

机器学习正则化

正则化作用在机器学习中，通常会在损失函数后加入正则项来防止模型过拟合。

忆南妄北·2023-11-10 14:18

【机器学习】正则化到底是什么？

但无论是增加数据量还是降低模型复杂度，都是不容易做到的，这时正则化就是一个唾手可得选择，只要在损失函数中加入正则化项，往往就能得到一个不错的效果提升。什么是过拟合？

人工智能大讲堂·2023-11-10 14:41

机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总

其实这个问题将对象换一下，将煎饼时间换为损失函数，将煎饼换为训练模型，那这个问题就是最优

fanstuck·2023-11-10 13:20

YOLOv5-6.1源码详解之损失函数loss.py

目录1目标检测结果精确度的度量2YOLOv5-6.1损失函数2.1classification类别损失2.2confidence置信度损失2.3localization定位损失3YOLOv5-6.1损失函数

AI追随者·2023-11-10 10:38

pytorch中常用的损失函数

1损失函数的作用损失函数是模型训练的基础，并且在大多数机器学习项目中，如果没有损失函数，就无法驱动模型做出正确的预测。通俗地说，损失函数是一种数学函数或表达式，用于衡量模型在某些数据集上的表现。

智慧医疗探索者·2023-11-10 08:29

deepar,传统概率模型如何和深度学习结合的?

由于是在不会打公式,所以只能白话说下自己的认识.深度学习和统计领域一些知识的结合,比如条件随机场crf,再比如这个deepar,都是在损失函数上做文章.deepar预测的不是数据本身,而是数据分布的参数

wangmarkqi·2023-11-10 06:41

【机器学习基础】优化算法详解

导语在学习机器学习的过程中我们发现，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化，从而训练出最好的模型，梯度下降是最基本的优化算法。

风度78·2023-11-10 04:08

论文学习之对比学习【1】-SimCLR：论文阅读与简单demo测试

对比学习SimCLR：论文阅读与简单demo测试1.论文摘要解读：1.1内容翻译1.2重点提要2.对比学习的主要思想3.SimCLR的主要结构解析3.1数据增强3.2数据编码3.3深度映射模块3.4对比损失函数参考文献资料

cnjs1994·2023-11-10 02:35

loss 加权_keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解

首先辨析一下概念：1.loss是整体网络进行优化的目标，是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的2.metric只是作为评价网络表现的一种“指标”，比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到优化过程在keras中实现自定义loss，可以有两种方式，一种自定义lossfunction,例如：#方式一defvae_loss(x,x_decoded_mean):xe

weixin_39857899·2023-11-10 01:42

推荐频道

合页损失函数