意义:N为样本数量。公式表示为每一个真实值与预测值相减的平方去平均值。均值平方差的值越小,表明模型越好。 对于回归问题,均方差的损失函数的导数是局部单调的,可以找到最优解。但是对于分类问题,损失函数可能是坑坑洼洼的,很难找到最优解。故均方差损失函数适用于回归问题。
如果你正在训练一个二分类器,很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log)。
[1] - Caffe Loss 层 - SigmoidCrossEntropyLoss 推导与Python实现
损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量(
原文链接:https://amaarora.github.io/2020/06/29/FocalLoss.html
在深度学习中,损失函数是训练模型时非常重要的一部分。PyTorch提供了许多损失函数,其中包括MSE Loss(均方误差损失)和BCE Loss(二分类交叉熵损失)。本篇文章将对这两种损失函数进行详细讲解和对比。
常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵,dice系数,tversky,FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数,并进行结果对比。
1 - softmax 交叉熵损失函数(softmax loss,softmax with cross entroy loss)
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.14822.pdf
https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions
首先后面一层作为预测分类的输出节点,每一个节点就代表一个分类,如图所示,那么这7个节点就代表着7个分类的模型,任何一个节点的激励函数都是:
转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/77686118
总的说来,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi))的绝对差值的总和(S)最小化:
在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾,下图是激活函数的一个子集——
在第4章4.4.3节介绍损失函数的时候,列出了几项常见的损失函数,其中就有神经网络中常用的以相对熵和交叉熵构建的损失函数。那么什么是相对熵和交叉熵呢?下面就分别进行介绍。
来源:极市平台本文共4500字,建议阅读8分钟本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数。 机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ,尝试学习 的映射关系,使得给定一个 ,即便这个 不在训练样本中,也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出与真实的之间的差距,给模型的优化指明方向。 本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数,包括均方差损失 Mean Squared Los
。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出
有模型就要定义损失函数(又叫目标函数),没有损失函数,模型就失去了优化的方向。大家往往接触的损失函数比较少,比如回归就是MSE,MAE,分类就是log loss,交叉熵。在各个模型中,目标函数往往都是不一样的,如下所示:
机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ,尝试学习 的映射关系,使得给定一个 ,即便这个 不在训练样本中,也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出 与真实的 之间的差距,给模型的优化指明方向。
g(z)=11+e−zg(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1
损失函数对于机器学习而言,是最基础也最重要的环节之一,因此在损失函数上「做好文章」,是一个机器学习项目顺利进行的前提之一。Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 以浅显易懂的文字介绍了在不同的深度学习任务中如何设置损失函数,以期大家能够对损失函数有一个更加清晰的认识。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
精度最高的目标检测器往往基于 RCNN 的 two-stage 方法,对候选目标位置再采用分类器处理. 而,one-stage 目标检测器是对所有可能的目标位置进行规则的(regular)、密集采样,更快速简单,但是精度还在追赶 two-stage 检测器. <论文所关注的问题于此.>
单阶段物体检测(One-stage Object Detection)方法在模型训练过程中始终面临着样本分布严重不均衡的问题,来自香港中文大学的研究者们在论文 Gradient Harmonized Single-stage Detector 提出了一个新的视角——梯度分布上看待样本数量和难易不均衡。直接把 cross entropy 产生的 gradient distribution 标准化到 uniform 就可以轻松训练单阶段物体检测模型。
上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生,这篇译文介绍另外一个与香农熵相关的概念:交叉熵(Cross-Entropy)
在监督式机器学习中,无论是回归问题还是分类问题,都少不了使用损失函数(Loss Function)。损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小,表明机器学习模型与数据真实分布很接近,则模型性能良好;若损失函数很大,表明机器学习模型与数据真实分布差别较大,则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化方法来寻找损失函数最小化对应的模型参数。
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域,机器学习是人工智能领域的一个子集,它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越人类智能的能力的计算模型所涉及的过程。
机器之心转载 作者:思悥 随着统计机器学习的逐渐成熟, 现在已经是时候打破孤立学习地传统模式,转而研究终身学习, 将机器学习推向崭新的高度。 一、什么是终身学习(Life-Long Machine Learning)? 终身机器学习(或称终身学习)是一种高级的机器学习范式, 它通过不断学习,从过去的任务当中积累知识,并用这些知识帮助未来的学习。在这样的过程中,学习者的知识越来越丰富,学习效率也越来越高。这种学习能力的特质是人类智力的重要标志。 然而, 当前主流的机器学习范式是孤立学习的:给定训练数据集, 算
昨天行云大佬找到我提出了他关于GiantPandaCV公众号出版的《从零开始学YOLOV3》电子书中关于原版本的YOLOV3损失的一个质疑,并给出了他的理解。昨天晚上我仔细又看了下原始论文和DarkNet源码,发现在YOLOV3的原版损失函数的解释上我误导了不少人。所以就有了今天这篇文章,与其说是文章不如说是一个错误修正吧。
本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前,请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow(windows安装请点这里,其他版本请官网找),适当编写文章中提到的例子能提升理解。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
原文:https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/90637423
Focal Loss(焦点损失)是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,特别适用于目标检测和图像分割任务。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现Focal Loss。
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
参见:https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss
在数学优化和决策理论中,损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数,该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。
在 Keras 中,我们可以通过在我们的网络架构中添加Dropout层来实现丢弃。 每个Dropout层将丢弃每批中的一定数量的上一层单元,它是由用户定义的超参数。 请记住,在 Keras 中,输入层被假定为第一层,而不是使用add添加。 因此,如果我们想要将丢弃添加到输入层,我们在其中添加的图层是一个丢弃层。 该层包含输入层单元的比例,即0.2和input_shape,用于定义观测数据的形状。 接下来,在每个隐藏层之后添加一个带有0.5的丢弃层。
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
在前面我们分享的如何来训练CNN中,提到了BP算法,还记得BP算法是怎么更新参数w,b的吗?当我们给网络一个输入,乘以w的初值,然后经过激活函数得到一个输出。然后根据输出值和label相减,得到一个差。然后根据差值做反向传播。这个差我们一般就叫做损失,而损失函数呢,就是损失的函数。Loss function = F(损失),也就是F。下面我们说一下还有一个比较相似的概念,cost function。注意这里讲的cost function不是经济学中的成本函数。 首先要说明的一点是,在机器学习和深度学习中,损
hardmax 就是直接选出一个最大值,例如 [1,2,3] 的 hardmax 就是 3,而且只选出最大值,非黑即白,但是实际中这种方式往往是不合理的,例如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更期望得到文章属于各种主题的概率值,而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。这里就需要用到soft的概念,即不再唯一地确定某一个最大值,而是为每个输出分类的结果都赋予一个概率值,表示属于每个类别的可能性。
Denoising Implicit Feedback for Recommendation!
MSE(均方误差)对于每一个输出的结果都非常看重,而交叉熵只对正确分类的结果看重。
在深度学习分类任务中,我们经常会使用到损失函数,今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。
夏乙 栗子 编译自 Khanna.cc 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 想要训练个深度神经网络,也准备好了可以直接用的数据,要从哪里开始上手? 来自美国的Harry Khanna,精心编织了
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集,训练集是25000条,测试也是25000条
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在介绍完了如何处理数据以及如何构造样本之后,就可以构建我们的神经网络语言模型了,下面是使用LSTM构建的语言模型的大体结构:
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