LossFunction 第14页

【Knee Landmark】《KNEEL：Knee Anatomical Landmark Localization Using Hourglass Networks》

ICCVworkshops-2019文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions3Method3.1Networkarchitecture3.2.Lossfunction3.3

bryant_meng·2020-06-22 19:28

代价函数，损失函数，目标函数区别

一：损失函数，代价函数，目标函数定义首先给出结论：损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。

万三豹·2020-06-22 15:42

kaggle 2018 data science bowl 细胞核分割学习笔记

一、获奖者解决方案1.第一名解决方案（Unet0.631）主要的贡献targets:预测touchingborders，将问题作为instance分割lossfunction：组合交叉熵跟softdiceloss

EdwardMa·2020-06-22 12:24

神经网络中的损失函数

正文深度学习中，我们在定义神经网络模型时，首先要明确模型的损失函数(lossfunction)，即代价函数(costfunction)。

Zeii·2020-06-22 05:43

深度学习：目标函数（objective function）

深度学习：目标函数（objectivefunction）深度学习：目标函数（objectivefunction）或损失函数（lossfunction）分类任务中的目标函数回归任务中的目标函数深度学习：目标函数

默语之声·2020-06-22 05:30

【深度学习】回归问题损失函数——均方误差（MSE）

神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（lossfunction）来定义的。下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函数。

望天边星宿·2020-06-22 05:47

深度学习方法（十九）：一文理解Contrastive Loss，Triplet Loss，Focal Loss

文章目录1.ContrastiveLoss(对比loss)2.TripletLoss（三元loss）3.FocalLoss[5]3.1引申讨论：其他形式的FocalLoss参考资料本文记录一下三种常用的lossfunction

大饼博士X·2020-06-21 14:49

多元线性回归-梯度下降法 c++

多元线性回归-梯度下降法c++线性回归（LinearRegression）损失函数（LossFunction）梯度下降（gradientdescent）批梯度下降（batchgradientdescent

mumusoo·2020-06-21 08:50

EBGAN总结

然而看完了INTRODUCTION和MODEL两部分后就没再看下去，我个人认为这是个标题党，因为只是对架构和lossfunction稍作修改，并没有用到多少能量的思想。

Elijha·2020-06-21 08:40

秋招人工智能笔试题

列举几种深度学习的lossfunction，并说明意义深度学习是一种方法，神经网络是个模型，深度学习方法呢可以有效解决层数多的神经网络不好学习的问题，为了让层

BRUCE_WUANG·2020-06-21 07:50

线性回归基础知识

目录线性回归损失函数推导-中心极限定理、正态分布与最大似然估计的定理-推导Lossfunction-损失函数与凸函数之间的关系-全局最优解和局部最优解梯度下降法求解标准方程法求解正则-推导正则化公式-加正则的原因

兢飞·2020-06-21 06:04

基于梯度的优化方法(梯度下降法)

我们把最大化或者最小化的函数叫做目标函数(objectionfunction)，我们对其进行最小化时，也把它称为代价函数(costfunction)或损失函数(lossfunction)或误差函数(errorfunction

李白不爱喝酒·2020-06-21 03:17

唯品会--2018校招AI算法笔试题

给出几个比较典型的lossfunction.I区别从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。

古仔8934·2020-06-21 03:43

用梯度下降求解最小二乘线性回归python实现

假设我们的拟合函数是y=ax+by=ax+by=ax+b，标准的线性最小二乘采用MSE做为lossfunction。

bitcarmanlee·2020-06-21 00:59

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

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

·2020-05-23 18:59

[datawhale] Task1 Linear_regression

、最小二乘法、牛顿法、拟牛顿法等)4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、线性回归的原理线性回归的一般形式：极大似然估计（概率角度的诠释）2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数损失函数(LossFunction

南极姑娘qyz·2020-04-20 19:22

AI数学基础5-生物学神经网络，人工神经网络，逻辑回归求导计算图

：x1，x2是输入的特征值；w1,w2是特征值权重;b是偏置（bias），Z是神经元（CellBody）里面的求和函数，a是激活函数（activationfunction），输出预测值;L是损失函数（LossFunction

LabVIEW_Python·2020-04-11 19:51

2016-4-22-米6介绍

强化学习的lossfunction形式不一定是一定的，可能可以通过reward来反向传播，也可以通过某个state的价值来反向传播...本质是一样的..实验室约着今天晚上去(san)唱(guo)歌(sha

Elitack·2020-04-08 12:23

梯度下降模型

lossfunction衡量单一样本的精度。costfunction衡量对样本集m的总体精度。那么如何找到这样一组m和b呢？我们需要用梯度下降模型来训练。下图就是一个梯度下降模型。

Ang陈·2020-04-08 00:35

深度学习策略之损失函数（Loss Function OR Cost Function）

损失函数，英文LossFunction或者CostFunction，个人理解，他是模型和算法之间的桥梁，把一个监督学习问题转化成最优化问题的桥梁。

StarsOcean·2020-04-07 23:49

[監督式]Logistic Regression(邏輯回歸)

回顧分類問題LogisticRegression可分為3個部分，1.定義Functionset，2.定義Lossfunction，3.做GradientDescent。

RJ阿杰·2020-04-06 02:06

【转载】机器学习中的损失函数

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/784882791.损失函数损失函数（Lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)f(x)

dopami·2020-04-04 05:09

回归

我们需要一个机制去评价参数a是否合适，一般称之为lossfunction。如下是一个损失函数：J(a

CqrxFZ·2020-03-27 20:12

损失函数、代价函数、目标函数

1基本概念损失函数（lossfunction）：计算的是一个样本的误差。它是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，通常用L(Y,f(x))来表示。

高永峰_GYF·2020-03-24 11:55

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-23（Support Vector Machine；支持向量机）

这里写图片描述step2：Lossfunction红色这条线就是SquareLoss的表现，与黑色的理想loss曲线比较，当x

holeung·2020-03-21 17:12

线性回归、岭回归、Lasso回归、ElasticNet回归

线性回归模型函数线性回归模型向量方式表达我们需要一个机制去评估我们θ是否比较好，通过对真实值和预测值之间的误差来确定最优的权重系数θ，一般这个函数称为损失函数（lossfunction）或者错

高永峰_GYF·2020-03-21 12:45

面试经验（机器学习）

分类模型和回归模型的区别机器学习：几种树模型的原理和对比，朴素贝叶斯分类器原理以及公式，出现估计概率值为0怎么处理（拉普拉斯平滑），缺点；k-means聚类的原理以及缺点及对应的改进；各个模型的Lossfunction

城市中迷途小书童·2020-03-20 21:24

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。

Baby-Lily·2020-03-15 17:00

Chapter 2.3 optimization(SGD,Momentum,NAG,Adagrad)

本小节将讨论关于网络权值参数更新的集中常见的方法：为什么要optimization这样做的目的是为了找到最合适的W,使得lossfunction的值最小为什么要用梯度下降方法考虑平面中的两个点（A,B)

vincehxb·2020-03-14 05:13

交叉熵的理解

CE\left(P,Q\right)=-P\left(x\right)logQ\left(x\right)转移到lossfunction上，

kelseyh·2020-03-08 17:27

1-2 神经网络基础

课程笔记以监督学习为例1.训练集的表达一组训练样本：m组训练样本的集合：把m组训练样本合并，形成训练矩阵：2.logistic回归给定输入x，输出结果y^，其中：y^的计算公式如下：3.损失函数的表达Lossfunction

温素年·2020-03-07 20:56

总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)及CV(交叉验证)

里面也有一些自己的理解和需要注意的地方，以此记录一下，总结如下，思想不够成熟，以后再补充，如有错误请不吝指正犀利的开头在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Lossfunction

mrlevo520·2020-03-03 10:45

TensorFlow SiameseNet 人脸识别实战 V2

1、修改LossFunction为TensorFlow自带的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits，解决上一篇博客中提到当Loss下降到0.1左右的时候就不在下降的问题

Funzion·2020-02-21 17:47

tensorflow 错误杂记

ValueError：Nogradientsprovidedforanyvariable错误解释：要进行训练的变量与Lossfunction之间没有路径联系起来原因：很大可能是因为在sess.run(train_step

AfterlifeYeah·2020-02-20 16:39

2018-11-7 deep learning举例

经验+直觉lossfunction是交叉熵的方法找到neuralnetwork的parameters使得totalloss最小step3：找到最优解利用gradientdescent寻找最优模

昊昊先生·2020-02-12 07:31

L1和L2正则

1.从公式上理解lossfunction角度L1和L2都是将权重作为惩罚加到Lossfunction里，L1正则是加了参数的一范数之和，L2正则是加了参数的二范数之和。

enjoy_算法工程师·2020-02-08 21:52

L1正则化和L2正则化

在这里我们首先需要明白结构风险最小化原理：在经验风险最小化（训练误差最小化）的基础上，尽可能采用简单的模型，以提高模型泛化预测精度我们所谓的正则化，就是在原来LossFunction的基础上，加了一些正则化项

MikeShine·2020-02-08 18:22

吴恩达深度学习第一课（神经网络与深度学习基础）--第二周神经网络基础

文章目录第二周神经网络基础logistic回归损失函数lossfunction成本函数costfunction梯度下降计算图向量化第二周神经网络基础过程：输入x，计算机通过一系列计算，得出y^，我们希望计算而来的

zhaohuan_1996·2020-02-07 21:34

07.17

损失函数（lossfunction），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。

archur·2020-02-07 16:43

损失函数清单

损失函数(LossFunction)用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度。这里做一个简单梳理，以备忘。回归问题常见的回归问题损失函数有绝对值损失、平方损失、Huber损失。

米乐乐果·2020-02-07 11:53

第一课回归问题及其应用

损失函数(lossfunction)，也称作为代价函数、目标函数(objectivefunction)。它描述的是当前参数下，假设函数(hypothesis)和实际数据之间的差异。

爱跑步的coder·2020-02-06 04:55

Lecture 3：Loss functions and Optimization

Lecture3:LossfunctionsandOptimization1.LossFunction1.1回顾我们再上一次说到，我们希望找到一个权重使得我们的识别效果最好，怎么算好呢，我们需要一个评估标准

dapulser·2020-02-02 15:29

机器学习基础概念辨析

损失函数lossfunction又称为误差函数（errorfunction）。名称由来：损失或者误差，可以理解为精度的损失或者与真实值的误差，因为我们拟合的函数不是100%精确的，而是一个大概的。

sharp·2020-02-01 06:15

datawhale机器学习初级算法学习笔记——Task1线性回归（侵删）

2}\sum_{j=1}^{n}(h_{\theta}(x^{(i)})-y^{(i)})^2J(θ)=21j=1∑n(hθ(x(i))−y(i))22、线性回归损失函数、代价函数、目标函数损失函数(LossFunction

123scales·2020-01-08 19:30

zhoubin_dlut·2020-01-07 13:00

dice-loss

目的为了验证dice作为lossfunction，是否会被分割物体面积的大小所影响，设计本实验。实验1控制住GrundTruth不便，预测结果从小到大线性变化，另外给预测的右下脚加一个假阳性区域。

张王李刘赵孙杨·2020-01-06 12:07

week two 吴恩达

视频中讲述，一个神经元是计算是计算一个线性函数，然后紧跟着一个激活函数（sigmoidorRelu）2.LogisticLoss--LossFunction衡量单个样本集的实

夏臻Rock·2020-01-04 10:35

cs231n notes#1: linear-classify

agenda摘要直觉解释Lossfunction简单说MulticlassSupportVectorMachinelossSoftmaxclassifierSVMvsSoftmaxabstract去年看完了

db24cc·2020-01-04 01:11

机器学习数学基础(1)---导数优化问题

一、前言熟悉机器学习的童靴会发现，机器学习中许多算法都是如下思路：问题提出、建立损失函数（lossfunction）、求出最优解。

叶晓骏·2020-01-01 22:42

论文泛读：《SPNet: Shape Prediction Using a Fully Convolutional Neural Network》

简述：现有的基于深度学习的分割模型采用pixel-wise的lossfunction,不利于网络学习分割目标的拓扑形状信息。

月牙眼的楼下小黑·2019-12-31 09:36

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