LOSS

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、SmoothL1Loss五、IOU系列的loss前言损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差，在深度学习算法中起着重要作用。
行走的学习机器·2024-01-06 13:21

Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data

UnbiasedPUlearning.该论文在之前PUlearning中使用非凸函数作为loss的基础上，对正类样本和未标记样本使用不同的凸函数loss，从而将其转为凸优化问题。
zealscott·2024-01-06 12:52

pytorch07：损失函数与优化器

目录一、损失函数是什么二、常见的损失函数2.1nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数2.1.1交叉熵的概念2.2.2交叉熵代码实现2.2.3加权重损失2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现
慕溪同学·2024-01-06 09:04

2023/5/7周报

文章目录摘要一．第一种newmodel1.新的functionwithunknownparameters:2.findlossfunction：3.optimizationofNewModel二．第二种
user_s1·2024-01-06 07:54

2019-02-26 jeopardize

1.jeopardize:putsomeoneorsomethingintoasituationinwhichthereisadangerofloss,harmorfailure.2.jeopardize
你好Ruby·2024-01-05 19:51

【学习笔记】回顾一些老生常谈的话题（下）

StopLoss&TakeProfit.jpg【风控、风控、风控】重要的事情说三遍，风控怎么强调都不过分。市场并不是事实，而全都是人们的观点和头寸。所以，在任意时间，任何东西可以在任何价格。
坤乾泰·2024-01-05 18:28

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-6频率响应与滤波器

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-动态系统建模与分析Ch02-6频率响应与滤波器1stordersystem一阶系统低通滤波器——LossPassFilter
LiongLoure·2024-01-05 18:01

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

1、介绍HingeLoss（合页损失）通常用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等模型中，特别是在二分类问题中。
daphne odera�·2024-01-05 15:28

【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）

目录一、绝对误差损失（L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）二、均方误差损失（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）三、平滑L1损失（HuberLoss）四、深度分析五
daphne odera�·2024-01-05 15:58

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction
daphne odera�·2024-01-05 15:57

记模型训练损失为NAN

这个作者将模型训练过程中loss为NAN或INF的原因解释得好好详尽（感谢）：Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchlossnan-CSDN博客https:/
youyiketing·2024-01-05 13:31

七种认知偏差

01LossAversion损失厌恶什么叫损失厌恶呢？打个很简单的比方：丢失一百元的难过，和获得一百元的开心相比，你觉得哪个更大？损失厌恶偏差告诉你：前者比后者更大。
上进的鲍鲍·2024-01-05 02:51

详解Keras3.0 Losses:Probabilistic losses(概率损失)

目录Probabilisticlosses1、BinaryCrossentropy2、CategoricalCrossentropy3、SparseCategoricalCrossentropy4、Poissonclass5
缘起性空、·2024-01-05 01:27

matplotlib范围曲线简例

想在画（平均）loss曲线时顺便表示方差，即每一个epoch的平均loss用plot画曲线，而在曲线周围用一个浅色区域表示方差。
HackerTom·2024-01-05 00:24

深度神经网络中的混合精度训练

Mixed-PrecisionTrainingofDeepNeuralNetworks|NVIDIATechnicalBlog目录混合精度成功训练的技术FP32累加损失缩放lossscalingFP32MasterCopyofWeights
兔子牙丫丫·2024-01-04 18:48

情窦初开小清新怦然心动

怦然心动2019-10-12Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent
盲观·2024-01-04 17:08

英文圆体字练习 2018.04.20

Friday周五—————Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent
JessicaH2017·2024-01-04 16:37

m1mac 上调用mps遇到nan/inf loss的解决办法

最近跑一个项目时发现调用mps会出现nanloss的问题，甚至运行速度不如cpu调用mps时发现的问题使用cpu正常运行甚至速度还更快解决方法使用以下代码更新pytorchpip3install--pretorchtorchvisiontorchaudio
ladedah·2024-01-04 16:07

R语言rayrender包，glossy光滑的材料

R语言rayrender包，glossy光滑的材料#ThuJul0101:44:172021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.1forwindow10#[email protected]
youmigo·2024-01-04 14:24

Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box翻译

yydshttps://download.csdn.net/download/weixin_53660567/88588052Inner-IoU:MoreEffectiveIntersectionoverUnionLosswithAuxiliaryBoundingBox
长沙有肥鱼·2024-01-04 13:30

【KL散度】stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss用法解析

，各处查阅资料，终于理解了，主要从代码实现和公式的角度，整理记录一下神奇的stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss
风巽·剑染春水·2024-01-04 09:08

P59 生成式对抗网络GAN-理论介绍 Theory behind GAN

ObjectNormalDistribution的数据经过Generator后生成分布更加复杂的PG.真实数据的分布为Pdata，希望PG和Pdata越近越好LOSS是两者之间的分布距离问题：如何计算divergence
闪闪发亮的小星星·2024-01-04 08:41

大语言模型LLM微调技术：P-Tuning

1引言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。
智慧医疗探索者·2024-01-04 07:28

目标检测-One Stage-RetinaNet

文章目录前言一、RetinaNet的网络结构和流程二、RetinaNet的创新点BalancedCrossEntropyFocalLoss总结前言根据前文目标检测-OneStage-YOLOv2可以看出
学海一叶·2024-01-04 06:33

【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失

1、介绍主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数，对于分类问题，最常用的损失函数是交叉熵损失函数CrossEntropyLoss。它用于测量两个概率分布之间的差异，通常用于评估分类模型的性能。
daphne odera�·2024-01-04 04:13

【损失函数】Quantile Loss 分位数损失

1、介绍QuantileLoss（分位数损失）是用于回归问题的一种损失函数，它允许我们对不同分位数的预测误差赋予不同的权重。这对于处理不同置信水平的预测非常有用，例如在风险管理等领域。
daphne odera�·2024-01-04 04:42

2019-01-31[Stay Sharp]Lasso Regression and Ridge Regression

LossfunctionwithL2Regularization:themodeluseL2RegularizationiscalledRidgeRegressionLossfunctionwithL1Regularization
三千雨点·2024-01-03 23:39

李宏毅机器学习第二十周周报GAN4

LearningfromUnpairedData2.CycleGAN3.Application二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1损失函数3.1.1对抗性损失3.1.2循环一致性损失3.1.3整体目标3.1.4identityloss3.2
沽漓酒江·2024-01-03 22:18

番外篇Diffusion&Stable Diffusion扩散模型与稳定扩散模型

扩散模型与稳定扩散模型摘要AbstractDiffusionModel扩散模型ForwardDiffusionProcess正向扩散过程噪声图像的分布封闭公式ReverseDiffusionProcess反向扩散过程lossfunction
沽漓酒江·2024-01-03 22:17

新天鹅堡——童话世界背后的绝世浪漫

德国景点与人文故事连载（一）新天鹅堡——童话世界背后的绝世浪漫-1-新天鹅堡（英语：NewSwanStoneCastle、德语：SchlossNeuschwanstein），是19世纪晚期的建筑。
爆米花POI·2024-01-03 21:42

3.Unity中坐标系相关知识点

世界坐标系//this.transform.position;//this.transform.rotation;//this.transform.eulerAngles;//this.transform.lossyScale
lqd520520·2024-01-03 20:52

autograd与逻辑回归

以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors
-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

论文阅读: Semantics-guided Triplet Loss

Senantics-guidedTripletLoss基本假设：在场景语义分割图像中，目标内部相邻像素拥有同样的深度值，而跨目标边界上深度值变化很大。
BlueagleAI·2024-01-03 16:36

声纹识别资源汇总（不断更新）

4）EnglishMulti-speakerCorpusforVoiceCloning五、开源代码1、Alize2、MSRIdentityToolkit3、d-vector4、LSTMwithGE2Eloss5
郭小儒·2024-01-03 14:30

静态方法和抽象方法的应用和理解

问题：理解代码的时候遇到一个类下边有这样的静态and抽象方法：@staticmethod@abstractmethoddefget_loss()->nn.functional:"""返回用于当前数据集的损失函数
阿罗的小小仓库·2024-01-03 09:00

yolov5 损失函数

yolov5有三个损失函数分别是回归损失、置信度损失、分类损失回归损失用的是CIOUloss置信度和分类损失用的是BCEloss（1）对比L2损失，Iou和GIou具有尺度不变性，不会说输入的框子大loss
李昂的·2024-01-03 07:24

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

那么得到一个目标函数Loss_function（也就是J(θ)）我们应该如何求解？这里就引入了“梯度下降”。
xcpppig·2024-01-03 01:52

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活，损失函数通常是BCELoss
马鹏森·2024-01-02 23:32

深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）

梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4.WGAN-GP5.BoundaryEquilibriumGAN(BEGAN)6.LossSensitiveGAN7
slience_me·2024-01-02 17:28

x-cmd pkg | gum - 很好看的终端 UI 命令行工具

目录简介首次用户功能特点Bubbles与LipGloss进一步探索简介gum由Charm组织于2022年使用Go语言开发。
x-cmd·2024-01-02 01:36

深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）

文章目录前言BCELoss原理BCELoss实操二分类情况多分类情况CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf
音程·2024-01-02 01:34

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

目录二分类1.BCELoss2.BCEWithLogitsLoss多分类1.CrossEntropyLoss举例二分类两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss1.BCELoss输入：
不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

yolov8知识蒸馏代码详解：支持logit和feature-based蒸馏

蒸馏代码应用2.1环境配置2.2训练模型(1)训练教师模型(2)训练学生模型baseline(3)蒸馏训练3.知识蒸馏代码详解3.1蒸馏参数设置3.2蒸馏损失代码讲解3.2.1Featurebasedloss3.2.1Logitloss3.3
@BangBang·2024-01-01 23:13

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

【深度学习：Few-shotlearning】理解深入小样本学习中的孪生网络深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注
jcfszxc·2024-01-01 17:30

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

交叉熵、Focalloss、L1，L2，smoothL1损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020
汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

Chapter 7 - 1. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

CongestionspreadinginlosslessEthernetnetworks.无损以太
mounter625·2024-01-01 09:21

损失函数总结（十一）：Huber Loss、SmoothL1Loss

损失函数总结（十一）：HuberLoss、SmoothL1Loss1引言2损失函数2.1HuberLoss2.2SmoothL1Loss3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
sjx_alo·2024-01-01 09:21

损失函数L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss

本文参考：PyTorch中的损失函数--L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss-知乎【SmoothL1Loss】SmoothL1损失函数理解_寻找永不遗憾的博客-CSDN博客_smoothl1loss
数据猴赛雷·2024-01-01 09:51

【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数

1、介绍torch.nn.SmoothL1Loss是PyTorch中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是L1损失和L2损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。
daphne odera�·2024-01-01 09:49

Pytorch | Pytorch框架中模型和数据的gpu和cpu模式：model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel

背景介绍我们在使用Pytorch训练时，模型和数据有可能加载在不同的设备上（gpu和cpu），在算梯度或者loss的时候，报错信息类似如下：RuntimeError:FunctionAddBackward0returnedaninvalidgradientatindex1
1LOVESJohnny·2024-01-01 08:06
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