LossFunction

深度学习：基于pytorch，从零到实现CNN分类器并优化

Pytorch导入包tensor基础操作与Numpy类型相互转化Autograd（自动求微分）前言简述autograd包的使用神经网络前言简述神经网络基本训练过程定义神经网络(注释官网的代码)损失函数(lossfunction
crabstew·2019-03-24 01:18

梯度下降（gradient descent）原理

梯度下降法的灵感来源3.梯度下降原理使用梯度下降法训练神经网络随机梯度下降法(stochasticgradientdescent)Tricks目标：解决多变量函数的最优化问题例如神经网络中的损失函数（lossfunction
LilyZJ·2019-03-20 23:52

XGBoost面试级别回顾

GB中使用LossFunction对f(x)的一阶导数计算出伪残差用于学习生成fm(x)，xgboost不仅使用到了一阶导数
DemonHunter211·2019-03-12 12:34

过拟合及其对策

1损失函数损失函数（lossfunction）：是用来度量模型预测值f(x)与样本真实标签值y的不一致程度。
ZingpLiu·2019-03-11 16:00

Keras手册记录之loss function，待更新

lossfunction:https://keras.io/losses/mean_squared_errorkeras.losses.mean_squared_error(y_true,y_pred)
阿喵要当程序员·2019-03-08 15:00

XGBoost面试级别回顾

GB中使用LossFunction对f(x)的一阶导数计算出伪残差用于学习生成fm(x)，xgboost不仅使用到了一阶导数
饥渴的小苹果·2019-03-07 20:44

从loss处理图像分割中类别极度不均衡的状况---keras

文章目录前言场景lossfunction一、Logloss二、WBELoss三、Focalloss四、Diceloss五、IOUloss六、Tverskyloss七、敏感性--特异性loss八、GeneralizedDiceloss
chestnut--·2019-02-10 23:35

反向传播算法为什么要“反向”

背景在机器学习中,很多算法最后都会转化为求一个目标损失函数（lossfunction）的最小值。这个损失函数往往很复杂，难以求出最值的解析表达式。而梯度下降法正是为了解决这类问题。直观地说一
kangheng·2019-02-01 15:00

darknet 源码阅读(网络层代码）——yolov3 yolo_layer

lossfunction:∑i=1
jmujsc·2019-01-27 15:29

损失函数与鲁棒性

损失函数（Lossfunction）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
LY豪·2019-01-24 20:42

Pytorch模型训练(4) - Loss Function

《LossFunction》  本文总结Pytorch中的LossFunction  LossFunction是深度学习模型训练中非常重要的一个模块，它评估网络输出与真实目标之间误差，训练中会根据这个误差来更新网络参数
Godswisdom·2019-01-24 16:04

深度学习2

损失函数损失函数（lossfunction）是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当
kobeboa·2019-01-11 10:32

123

lossfunction极大似然最大后验？？？最大后验后面会加正则项而已多个二分类和用softmax？？？？多分类的crossentropy？？？？前馈神经网络：沿着方向往前算。
ChichiZhou·2019-01-04 02:06

123

lossfunction极大似然最大后验？？？最大后验后面会加正则项而已多个二分类和用softmax？？？？多分类的crossentropy？？？？前馈神经网络：沿着方向往前算。
ChichiZhou·2019-01-04 02:06

几种常见的损失函数

转自：几种常见的损失函数(https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9549881.html)1.损失函数、代价函数与目标函数  损失函数（LossFunction）：是定义在单个样本上的
haozhepeng·2018-12-21 16:33

ipdb 使用小记

最近在魔改lossfunction，涉及到很多矩阵运算，而矩阵运算中维度的对齐免不了要多次的调试；沿袭着之前的print大法弄了一段时间后，不仅代码凌乱不堪，而且心累：每次importtensorflowastf
·2018-12-21 12:00

wolfram实现小阿尔法狗（含python版）

但是经过本人一下午的鼓捣，发现还是没有办法查看wolfram损失层定义的标准接口和内部方法，所以我尝试过猜测的接口类型去自己写lossfunction，不过
你是天使放纵我的固执·2018-12-16 19:00

cross_entropy = -tf.reduce_mean( y_* tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))#交叉熵含义

转载：https://blog.csdn.net/weixin_38195506/article/details/75302445神经网络模型的效果以及优化目标是通过损失函数（lossfunction）
qq_1410888563·2018-12-15 23:49

DL笔记：深入理解softmax交叉熵损失函数反向传播求导过程分析

目录一、softmax函数二、损失函数lossfunction三、最后的准备工作四、具体的推导过程softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程
炊烟袅袅岁月情·2018-12-12 12:36

线性回归基础梳理

一.概念1.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)与真实值YY的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))L(Y,f(x))来表示。
方糖_Sugar·2018-12-10 13:00

几种损失函数比较

1.综述损失函数（LossFunction)是用来评估模型好坏程度，即预测值f(x)与真实值的不一致程度，通常表示为L(Y,f(x))的一个非负的浮点数。
lawenliu·2018-12-08 12:39

YOLO v1一些细节上的理解

由imtrainim_{train}imtrain生成target值得注意啊啊啊lossfunction里面的xi,yix_i,y_ixi,yi是bboxes的中心坐标，是相对于当前grid的左上角点的坐标值
冬日and暖阳·2018-11-26 16:54

神经网络学习引入-线性分类器 Linear Classification

线性分类器评分函数(scorefunction)：计算原始数据到所属分类的得分损失函数(lossfunction)：量化预测得分和实际情况之间的认可度从图像到标签得分的参数映射定义评分函数f:RD−>
AG9GgG·2018-11-26 10:50

pytorch模型训练之 loss function选择

作者：夏敏编辑：田旭前言在训练一个网络时候，我们会根据不同的任务选择不同的lossfunction，我们简单介绍一些lossfunction以及他们的应用场景。
l7H9JA4·2018-11-16 18:56

pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy

本文主要包括：pytorch实现的损失函数pytorch实现的lossfunction神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题，对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数
墨氲·2018-11-13 22:05

cs231n学习笔记-第三课

1.损失函数(lossfunction):用于评价分类器表现，变量为预测值和实际值（判断预测结果）multiclasssvmlossfunction:考虑第i张图片，xi为其像素值，yi为其标签，s为其分类结
breato·2018-11-02 21:13

秋招笔试题

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，为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够起作用并演化出来的一系列的新的结构和新的方法
l7H9JA4·2018-11-02 17:47

秋招笔试题

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，为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够起作用并演化出来的一系列的新的结构和新的方法
l7H9JA4·2018-11-02 17:47

语义分割网络-BiSenet

SementicSegmentation-BiSenet)介绍思路来源关于感受野关于空间信息网络框架SpatialPathContextPathBackBone网络注意力优化模块（ARM）：特征融合模块（FFM）：放大与输出LossFunction
Freeverc·2018-10-31 21:53

Faster R-CNN：关于RPN的loss及实现

FasterR-CNN是用于图像检测的一种算法，本文具体讨论了RPN部分的lossfunction数学计算以及Python3.0+TensorFlow1.9条件下的代码实现。
fine_0007·2018-10-26 22:05

超参数，判别生成模型，Metrics，梯度消失，正则化，VGG优点，dropout，GD和牛顿法，GD系列

超参数是根据经验设定使得模型具有好的效果的参数，CNN中常见的超参数有：1卷积层层数2全连接层层数3卷积核size4卷积核数目5learningrate6正则化参数λ\lambdaλ7minibatchsize8lossfunction9weightinitialization10activationfunc
WeissSama·2018-10-19 20:54

XGBoost应用于“时间序列预测问题”实战与疑问（包含dump model的booster分析）

文章目录使用源码参考博文（有思考）1.概述（摘录与理解）2.XGBoost建树的过程3.XGBoost目标函数以及lossfunction的构建4.XGBoost论文的创新点在构建回归树的解释5.XGBoost
Thomas_Cai·2018-10-19 16:54

机器学习中常用损失函数

1.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)值。
Missayaa·2018-10-18 14:50

python机器学习之神经网络实现

因此我们在建立模型的时候，都会有一个lossfunction。而在神经网络里也不例外，也有个类似的lossfunction。对回归
Yaniesta·2018-10-13 15:41

cs231n Lecture 3 线性分类笔记（二）

内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注：中文翻译出自知乎专栏“智能单元”，在其基础上增加了个人批注损失函数Lossfunction
kapoo-pai·2018-10-12 15:58

数据挖掘工程师必备基础

movielens）8.FMvsSVM面试笔记2018/2019/校招/春招/秋招/算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记算法工程师手册算法工程师手册1.损失函数【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（LossFunction
bllddee·2018-09-14 17:54

数据挖掘工程师必备基础

movielens）8.FMvsSVM面试笔记2018/2019/校招/春招/秋招/算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记算法工程师手册算法工程师手册1.损失函数【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（LossFunction
bllddee·2018-09-14 17:54

7、【李宏毅机器学习（2017）】Backpropagation（反向传播算法）

GradientDescent链式求导法则Backpropagation反向传播算法介绍前向传播算法和反响传播算法复习GradientDescent在学习反向传播算法之前重新回归一下梯度下降算法，在神经网络求解最优化Lossfunction
Jimmyzqb·2018-08-28 19:15

3、【李宏毅机器学习（2017）】Gradient Descent（梯度下降）

目录梯度下降算法介绍自动调整学习速率学习速率对算法的影响Adagrad随机梯度下降FeatureScaling理论部分梯度下降算法的限制梯度下降算法介绍自动调整学习速率学习速率对算法的影响如果学习速率适合，那么优化Lossfunction
Jimmyzqb·2018-08-28 12:07

sklearn-loss function

我认为各个模型核心就是lossfunction，lossfunction不同就是不同的模型，具有相同的lossfunction大体也就相同，可能只是一个是分类，一个是回归，比如SVC和SVR之类，在参数上也大体相同
ddm2014·2018-08-24 11:00

机器学习总结（三）——损失函数

不同的算法常用的损失函数（LossFunction）有：一、0-
MonkyK·2018-08-21 19:33

机器学习中的损失函数（凸函数辨别）

(转)机器学习中的损失函数损失函数（lossfunction）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，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好
chenXin@Gauss·2018-08-15 18:08

【DL-CV】损失函数，SVM损失与交叉熵损失

我们会引入损失函数LossFunction（或叫代价函数CostFunction）定量的衡量该模型(也就是权重W)的好坏，其原理是——输出结果与真实结果之间差异越大，损失函数输出越大，模型越糟糕（需要训练让损失变小
八九寺真宵·2018-08-11 00:00

【问题解决】Keras实现LSTM回归模型预测结果为相同常数解决方式

遇见问题在用keras实现对某数据利用LSTM做时间序列回归的任务时，若loss出现以下情况：注意其loss（此处用meansquareerror作为lossfunction）在很大的时候就收敛了，且预测值出现下面的情况
Irene_Loong·2018-08-07 17:29

机器学习----Xgboost与GBDT

首先理解一下Gradientboosting(GB)2、GBDTXgboost1、理解2、算法GBDT1、首先理解一下Gradientboosting(GB)机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化lossFunction
sakura小樱·2018-08-03 00:00

一、目标定位

如下对于有目标的pc为1，后面的值有意义，如果没有目标，则pc值为0，后面的值没有意义，对于lossfunction，如果有目标，则可以简单用8项的平方差，当然也可以用
你不来我不老·2018-08-01 17:10

Sklearn中二分类问题的交叉熵计算

二分类问题的交叉熵  在二分类问题中，损失函数（lossfunction）为交叉熵（crossentropy）损失函数。
山阴少年·2018-07-26 20:34

PyTorch学习笔记(4)——自定义Loss Function（自动打印每次的梯度）

在stackoverflow上看到一个名叫Ismail_Elezi的老铁问了个自定义LossFunction的问题，它的问题在于:1）反向传播报错2）矩阵算法使用不行3）算法数值稳定性不行。
sooner高·2018-07-19 16:02

TensorFlow——Mnist手写数字识别并可视化 实战教程（一）

笔者信息：Next_LegendQQ:1219154092人工智能图像处理神经网络高维信息处理自然语言处理——2018.7.18于云邱山步骤流程准备mnist数据集构建CNN网络结构构建lossfunction
小亮 Play NLP·2018-07-18 10:54

Logistic回归算法理解之从模型到损失函数、参数求解、预测

，有以下描述：统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：对于logistic回归来说，模型自然就是logistic回归，策略最常用的方法是用一个损失函数(lossfunction
hahaha_2017·2018-07-16 15:11
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