LossFunction 第9页

【自动驾驶论文阅读笔记——精读YOLOP】

[阅读心得]自动驾驶经典论文——YOLOP写在前面1.Abstract2.Introdunction3.YOLOP3.1Overview3.2Encoder3.3Decoder3.4LossFunction3.5TrainingParadigm4

书玮嘎·2022-02-14 07:54

SVR

epsilon-sensitiveerror.前者正则化是为了控制模型复杂度不必多说，后者epsilon-sensitiveerror是理解svr的关键，但其实对照linearregression的损失函数也很容易，就如下图所示左边是svr的lossfunction

yz_wang·2022-02-14 00:09

[GAN笔记] pix2pix

通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的lossfunction来让CNN去优化，而一般的方法都是训练CNN去缩小输入跟输出的欧氏距离，但这样通常会得到比较

砖业人士·2022-02-12 06:45

Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction 阅读笔记

一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-02-09 07:39

机器学习实验二（李宏毅-判断年收入）

实验要求及环境2.1实验要求2.2实验环境三、设计思想3.1文件描述3.2模型方法3.2.1GaussianDistribution3.2.2偏微分计算3.2.3LogisticRegression3.2.4Lossfunction

lunan0320·2022-02-07 07:47

损失函数（lossfunction）的全面介绍（简单易懂版）

一：什么是损失函数：简单的理解就是每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和真实值的差值就成为损失（当然损失值越小证明模型越是成功），我们知道有许多不同种类的损失函数，这些函数本质上就是计算预测值和真实值的差距的一类型函数，然后经过库（如pytorch，tensorflow等）的封装形成了有具体名字的函数。二：为什么需要损失函数：我们上文说到损失函数是计算预测值和真实值的一类函数，而

小林学编程·2022-02-06 07:49

ml P8 贝叶斯概型，从贝叶斯推出逻辑回归

为什么regression不适合做分类2.IdealAlternatives：理想方案lossfunction是来计算分类错误的次数理想方案3.贝叶斯

叫兽吃橙子·2022-02-06 03:25

【PyTorch】从头搭建并训练一个神经网络模型（图像分类、CNN）

目录0.前言1.使用torchvision加载数据集并做预处理2.定义（搭建）自己的神经网络3.定义损失函数（LossFunction）和优化器（Optimizer）4.训练神经网络5.测试模型结果6.

Rainbowman 0·2021-12-04 18:51

神经网络基础-损失函数

(1)损失函数（LossFunction）是单个样本的名词：（2）代价函数（CostFunction）是总体样本的损失函数平均值：（3）目标函数（ObjectiveFunction）是总体优化目标，不仅包括损失函数

贪心西瓜·2021-11-27 17:52

yolo系列学习（入门经过）

1、端到端训练的具体含义是什么（一个lossfunction搞定训练，只需关注输入端和输出端）相关学习资料：1、千赞博客（YOLOv3，内附有v1,v2链接）：yolo系列之yolov3【深度解析】_木盏

epic_Lin·2021-11-03 20:27

【机器学习2021-李宏毅】机器学习任务攻略笔记

代表function中所有的未知数input为featuredefineloss(function)fromtraningdatalossisafunction：L(θ)L(θ)L(θ)输入为一组参数，lossfunction

Honyelchak·2021-10-26 21:52

DL_1——自动求导、线性回归

文章目录1自动求导1.1向量链式法则1.2计算图1.3自动求导的两种模式1.4反向传播算法bp2线性回归2.1模型假设2.2LossFunction衡量预估质量2.3训练数据2.4参数学习3优化方法3.1

A-Egoist·2021-09-10 22:51

读书笔记 | 动手学深度学习——前言

因为越低越好，所以这些函数有时被称为损失函数（lossfunction,或costfunction）几种常见的损失函

捡贝壳的孩子·2021-08-30 10:11

Pytorch-损失函数

在深度学习中要用到各种各样的损失函数（lossfunction），这些损失函数可看作是一种特殊的layer，PyTorch也将这些损失函数实现为nn.Module的子类。

残剑天下论·2021-06-26 20:16

GBDT总结

GBDT一般是使用残差的方式来描述，残差适用于lossfunction为平方损失。但是

frmark·2021-06-24 21:10

4. Logistic回归

使用sigmoid将特征值的线性组合转换到0-1之间，同时使用cross-entropy作为lossfunction。因为对于二分类问题，如果使用meansquareerro

ydlstartx·2021-06-23 20:01

keras 与tensorflow 混合使用

但是个人觉得tensorflow的对于lossfunction定义的灵活性，还是非常便捷的，所以秉承着将二者的优势放在一起的想法，研究了一下如何混合的过程。众所周知，keras搭建模型

azim·2021-06-22 18:19

深度学习（二）从统计学角度看Loss公式

损失函数（Lossfunction）可以用来衡量模型在给定数据上的表现。

升不上三段的大鱼·2021-06-20 17:09

Machine Learning基础：Bias（偏差）、Error（误差）和Variance（方差）

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（误差函数），通过将这个Loss（或者叫error）的最小化过程，来提高模型的性能（

肥了个大西瓜·2021-06-10 01:06

Pytorch框架学习（10）——损失函数

@[toc]1.损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异在这里插入图片描述损失函数（LossFunction）：代价函数（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction

aidanmomo·2021-06-06 03:54

对Keras自带Loss Function的深入研究

本文研究Keras自带的几个常用的LossFunction。

·2021-05-25 11:36

Stanford cs231n Assignment #1 (d) 实现两层神经网络

BackPropagationPaste_Image.png其实误差反向传播就是一个Lossfunction对每一层输入的导数的chainrule而已。平常我们听到的残

麦兜胖胖次·2021-05-18 04:00

人体姿态估计--OpenPose算法解析

目录1、人体姿态简介2、OpenPose论文方案解读 2.1文章亮点 2.2网络结构 2.3lossfunction 2.4计算heatmap()与vectormap() 2.5关节拼接与多人检测

神经网络爱好者·2021-05-12 17:02

多目标训练对模型单目标拟合能力的影响

在模型训练时使用多个不同权重的lossfunction，在训练阶段对模型的影响：多个loss都会产生梯度，反向传导后更新其相应连接层的参数。

shudaxu·2021-05-12 12:49

pytorch-线性回归模型

线性回归模型构造损失函数构造计算图深度神经网络并没有太多的局部极小值，但是会有鞍点，鞍点就会导致没有梯度停止更新梯度下降的三种方式：SGD（随机梯度下降）：每次更新只用一个样本，数据中会有噪声，会另训练离开鞍点，如果GD更新的话，进入鞍点就出不来了用SGD的话，lossfunction

喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:25

论文笔记丨Multi-Level Matching and Aggregation Network for Few-Shot Relation Classification

设计了一种辅助lossfunction。问题定义：小样本任务是最近两年流行起来的任务，训练集和测试集均分支持集和查询集。

期待成功·2021-04-27 10:45

第二课

第二步中，我们定义一个lossfunction其中，j表示第j条input，i代表一共有i种feature，表示trainingdata的实际观测值，表示trainingdata的预测值表示ou

3ac695f3167c·2021-04-20 11:41

逻辑回归（一）：0还是1？

逻辑回归（LogisticRegression）决策边界（DecisionBoundary）损失函数（LossFunction）试试线性回归的LossFunction？

陈xLヾ·2021-03-10 21:08

【学习笔记】ML的核心-Loss Functions！

经我各种翻阅和调查99%的博客都只告诉你这些个LossFunction是什么，在什么模型下用，他们却不告诉你为什么，怎么来的。

野生小熊猫·2021-03-10 11:22

讨论：对于神经网络，不需要弄明白原理，只需要应用，是这样吗？

回答一作者丨zyhu有几种程度的“弄懂神经网络的原理”：知道lossfunction的作用，知道sgdminimizelo

小白学视觉·2021-01-12 10:00

交叉熵损失函数公式_keras中两种交叉熵损失函数的探讨

交叉熵lossfunction,多么熟悉的名字!

weixin_39796652·2020-11-26 09:45

深度神经网络DNN（五）——损失函数

神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（lossfunction）。这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。损失函数是表示神

__EasonWang__·2020-09-20 21:11

3-Tensorflow基础API使用

raggedtensor(不对齐的矩阵)拼接concatragged变为普通矩阵空闲位置用0补齐sparsetensor(稀疏矩阵)稀疏矩阵操作变量重新赋值只能使用assign函数赋值使用等号赋值会报错自定义lossfunction

Diiiiiiiiiiiiiiii·2020-09-17 03:14

python3.6下解决UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe9 in position 0的方法

毕设在跑KaiyangZhou的深度行人重识别程序，该程序给多种深度网络和lossfunction提供了一个接口，可以轻松使用各种组合实现行人重识别在test中，我在命令行输入：pythontrain_img_model_xent.py-dmarket1501

CodeCraker·2020-09-17 00:34

XGBOOST GBDT

把握机器学习算法关键点有两个，1、lossfunction的理解(包括：特征X/标签Y配对的建模，X/Y配对建模的lossfunction的设计)。2、lossfunction的求解过程。

superzzx0920·2020-09-16 23:09

Total Variation

知道lossfunction作用，和CNN是怎么encode图像的概念。====

weixin_42447651·2020-09-16 10:36

L1 loss 和 L2 loss

lossfunction计算网络残差就是所有预测值跟label距离求和。l1=sigma(|x1-x2|)L2就是二维空间向量的距离。假设有x，y轴的平面上有两个点：(x1,y1),(x2,y2)。

weixin_33858485·2020-09-15 15:10

几种损失函数（Loss Function）

损失函数（LossFunction）http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html

CV_XJTU_GK·2020-09-15 14:11

AI笔记: 损失函数之L1损失、L2损失、Huber损失

损失函数之前我们知道预测残差和残差平方和，在机器学习中，我们用专门的术语叫损失函数(lossfunction)度量样本真实值与模型预测值之间差异如果我们采用残差平方来作为你的损失函数的话，那我们把它称之为

Johnny丶me·2020-09-15 13:18

机器学习中的决策树及其演化算法

递归构建特征选择——决策树生成——树剪枝互斥与完备：每个训练样本有且仅有一条路径规则最终可能训练出多个，可能一个没有；从所有可能决策树中选择最优是NP问题，因此现实中常用启发式（heuristic）方法LossFunction

景语·2020-09-15 10:11

损失函数、风险函数、经验风险最小化、结构风险最小化

摘自李航《统计学习方法》损失函数损失函数（lossfunction）或代价函数（costfunction）用以度量预测错误的程度。损失函数式f(X)和y的非负实值函数，记作L(Y,f(X))。

zhzhx0318·2020-09-15 06:44

常见的损失函数以及对应的应用场景

损失函数LossFunction也可称为代价函数CostFunction,用于衡量预测值与实际值的偏离程度。

baoguaalalei1234·2020-09-15 04:38

常见损失函数

转自：http://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/51614601损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值

绿岛小微米·2020-09-14 20:27

分类loss cross-entropy

为了训练网络，都需要定义一个lossfunction来描述模型对问题的求解精度。loss越小，代表模型的结果和真实值偏差越小。

你不来我不老·2020-09-14 06:38

K-折交叉验证（原理及实现）

在机器学习中，我们训练数据集去训练一个model(模型)，通常的做法是定义一个Lossfunction(损失函数)，通过这个最小化loss的过程来提高模型的性能。

NSSWTT·2020-09-13 11:44

2020李宏毅学习笔记——16.Recurrent Netural Network 下

training1.RNN的learning1.1lossfunctioncrossentropy是怎么算的呢：对每个输入xi,其输出的yi与相应的referencevectorcrossentropy之和就是lossfunction

是汤圆啊·2020-09-13 09:09

交叉熵函数理解

神经网络模型的优化目标是通过损失函数(lossfunction)来定义的。交叉熵作为分类任务中经典的损失函数，本文将介绍其原理。分类问题损失函数分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。

hr_net·2020-09-12 20:57

CVPR2018 精彩论文合集

本文用了较多的篇幅讲lossfunction，pose的提取用的是OpenPose这个库。

weixin_30660027·2020-09-12 17:54

对数似然函数理解

对数似然函数（loglikelihood）机器学习里面，对模型的训练都是对Lossfunction进行优化，在分类问题中，我们一般使用最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation

叫我AC·2020-09-12 12:44

【多方向文字检测】《efficient scene text detection with textual attention tower》

西安电子科技大学西澳大学发布于：ICASSP（CCFB类）会议目录Abstract2.PROPOSEDMETHOD2.1ArchitectureOverview2.2.TextualAttentionTower2.3Lossfunction3

猫猫与橙子·2020-09-11 22:21

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