图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...如https://arxiv.org/abs/1707.07391一篇文章中所述，存在所谓的中心损失方法。除了 CE 损耗外，中心损耗还包括从样本到样本类中心的距离。 ?...LGM loss https://arxiv.org/pdf/1803.02988文章的作者依靠贝叶斯定理来解决分类任务。引入 LGM 损失作为分类和可能性损失的总和。...Lambda 是一个真正的值，扮演缩放因子的角色。 ? 分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ?...这一项要求用适当的均值和协方差矩阵从正态分布中采样x_i。 ? 在图中可以看到二维空间的正态分布。
但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下： 训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...从数据看，最大的类别准确率召回率都很高，但是其他三个类别的指标就有点难看了。 而中性指标这么好看，客户却不太关注这个值，客户希望各个类别的准确率都要比较高。...关注损失函数 训练是有目标的，就是让loss值最小化，但是loss值最小和各个类别的准确都比较好却不是等价的，因为类别之间太不平衡了。loss最小，应该是倾向于整体准确率最好。...那我们是不是可以将各个类别的准确率加入到loss中去呢？显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。...关于损失函数的理解 损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。 机器学习里经常出现的距离函数往往也是这样的。
来源：DeepHub IMBA 本文约1100字，建议阅读5分钟本文从信息论的角度解释有关熵的概念。 对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。...它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。 什么是-log(p)？...在图像分类中，经常会遇到对于 N 类的交叉熵损失，如下表示，其中 y{i} 和 {y{i}}冒 分别是实际标签和预测。当 N = 2时交叉熵损失将简单地变成逻辑回归中使用的log损失。...总结 -log(p) 只是表达对以概率 p 观察到事件的惊讶程度的一种奇特方式。罕见事件（低 p）导致惊讶程度高。 如果整合所有事件的”惊讶程度“，就会得到预期的”惊讶“，我们称之为熵。...交叉熵损失是量化我们的机器学习模型对数据真实分布 (P) 的近似 (Q) 的好坏程度 (Q) 的好方法。请注意，Log损失只是一个二元交叉熵损失。
概述 目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...然后作者通过一通神的思考以后给出了下面的惩罚性因子公式： 这样 DIoU就出来 这样是不是梯度会大一些，回归起来会更猛一点，效果会更好点。...但是作者说好的BBR应该考虑三个指标分别是重叠、中心位置距离、横纵比，DIoU只考虑前面两个，还有最后一个还没有考虑到，所以还可以改进，改进之后才是完整的IoU损失（CIoU），然后就得到了另外一个惩罚性因子公式跟对应的...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较，有明显的改善
对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。...因此我们可以从编码器和通信机的角度出发，将-log(p)定义为编码和传输符合p概率分布的事件所需的总比特数，即信息。小 p（罕见事件）导致大 -log(p)（更多位）。...在图像分类中，经常会遇到对于 N 类的交叉熵损失，如下表示，其中 y{i} 和 {y{i}}冒 分别是实际标签和预测。当 N = 2时交叉熵损失将简单地变成逻辑回归中使用的log损失。...总结 -log(p) 只是表达对以概率 p 观察到事件的惊讶程度的一种奇特方式。罕见事件（低 p）导致惊讶程度高。 如果整合所有事件的”惊讶程度“，就会得到预期的”惊讶“，我们称之为熵。...交叉熵损失是量化我们的机器学习模型对数据真实分布 (P) 的近似 (Q) 的好坏程度 (Q) 的好方法。请注意，Log损失只是一个二元交叉熵损失。
我们一直说机器学习有自动学习的功能，在线性回归中更能体现。此处可以通过一些优化方法去优化（其实运用了是数学当中的求导功能）回归的总损失！！！ 2.优化算法 如何去求模型当中的 W，使得损失最小？...（目的是找到最小损失对应的 W 值） 下面即线性回归经常使用的两种优化算法： 2.1 正规方程 2.1.1 什么是正规方程 ? 理解：X 为特征值矩阵，y 为目标值矩阵。根据公式直接求出最好的结果。...注：式(1) 到 式(2) 推导过程中, X 是一个 m 行 n 列的矩阵，并不能保证其有逆矩阵，但是右乘 XT 可把其变成一个方阵，保证其有逆矩阵。 式(5) 到 式(6) 推导过程中，和上面类似。...接下来，我们会从梯度下降算法开始，一步步计算到这个最小值!...3.总结 1) 线性回归的损失函数 - 均方误差2) 线性回归的优化方法：正规方程、梯度下降3) 梯度下降和正规方程的对比： 梯度下降 正规方程 需要选择学习率 不需要 需要迭代求解 一次运算得出 特征数量较大可以使用
问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是 但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成 那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1....逻辑回归损失函数理解 2.1 逻辑回归前置知识 2.2 理解方式1(ML课程的讲解方式) 2.3 理解方式2 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 若总体 属离散型，其分布律 , 的形式已知，
“参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM 损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机...逻辑回归损失函数到 SVM 对于逻辑回归中的每个样本都有损失函数，整个逻辑回归模型的总损失函数即为所有样本损失函数的加和的平均，将逻辑回归的公式带入并展开。 ?...从 y=1 的损失函数图像进行少量修改就能得到 SVM 损失函数图像，取 z=1 的点作为分界点画一条和逻辑回归很接近的 线性图像 得到下图，即 图中玫红色的直线 : ?...从 y=0 的损失函数图像进行少量修改就能得到 SVM 损失函数图像，取 z=-1 的点作为分界点画一条和逻辑回归很接近的 线性图像 得到下图，即 图中玫红色的直线 : ?...对于从逻辑回归中 y=1 修改而得到的 SVM 损失函数图像，称其为 ,对于从逻辑回归中 y=0 修改而得到的 SVM 损失函数图像，称其为 .这里的下标是指在代价函数中，对应的 y=1 和 y
损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。...今天，红色石头将要总结回归问题中常用的 3 种损失函数，希望对你有所帮助。...回归模型中的三种损失函数包括：均方误差（Mean Square Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、Huber Loss。 1....也就是说，Huber Loss 弥补了此例中 MAE 的 Loss 下降速度慢的问题，使得优化速度接近 MSE。 最后，我们把以上介绍的回归问题中的三种损失函数全部绘制在一张图上。...好了，以上就是红色石头对回归问题 3 种常用的损失函数包括：MSE、MAE、Huber Loss 的简单介绍和详细对比。这些简单的知识点你是否已经完全掌握了呢？
对于在逻辑回归中遇到的对数损失函数立马会让很多同学陷入蒙圈的状态~ 这几天，就有一位可爱的同学问到：逻辑回归中，对数损失函数是什么？如何深层次理解其中的原理？...欢迎大家点个赞、转个发~ 首先，我们要了解逻辑回归是用来解决分类问题的一种机器学习方法。 在逻辑回归中，我们试图建立一个模型来预测一个样本属于某个类别的概率。...损失函数的理解 通常，对数损失函数的含义可以从两个方面来理解： 1....而当预测值与实际类别偏离较大时，对数损失函数的值会变得非常大。 换句话说，对数损失函数是一种衡量模型预测准确性的指标。它可以直观地告诉我们模型在分类任务中的表现如何。...通过最小化对数损失函数，我们可以找到最优的参数 \theta ，从而得到一个能够较好地分类样本的逻辑回归模型。
最后对得到的概率估计值p_hat与选定的阈值0.5进行判断： 如果概率估计值大于等于0.5，即p_hat >= 0.5，将这个样本xb分类到"类别1"； 如果概率估计值小于0.5，即p_hat < 0.5...，将这个样本xb分类到"类别0"； 有了大致框架，现在最重要的问题就是如何来建模求出这个θ值？...线性回归和逻辑回归最大的区别在于处理的任务不同，线性回归模型处理的是回归任务，而逻辑回归模型处理的是分类任务，所以对于逻辑回归来说样本xb对应的真实值y不再属于实数域，而是"类别1"和"类别0"的类别标签...判定输出类别估计值y_hat为"类别1"，此时样本的类别真实值为"类别1"，显然模型分类正确，此时的损失值应该最小。...按照划定阈值0.5判定输出类别估计值y_hat为"类别0"，此时样本的类别真实值为"类别0"，显然模型分类正确，此时的损失值应该最小。
这种现象与人类学习的经验相悖：对于明显的错误，人类能进行快速的修正。 为了看清楚这个现象，可以用一个S型神经元，从微观角度进行重现。...接下来开始使用梯度下降法进行迭代训练，从Epoch-Cost曲线可以看到“损失”快速降低，到第100次时就很低了，到第300次迭代时已经几乎为0，符合预期，如下图： 正常的学习 接下来换一种初始化策略。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。...学习缓慢消失 推广到多神经元网络 前面的有效性证明是基于一个神经元所做的微观分析，将其推广到多层神经元网络也是很容易的。从分量的角度来看，假设输出神经元的预期值是y = y1，y2，......交叉熵损失函数只对网络输出“明显背离预期”时发生的学习缓慢有改善效果，如果初始输出背离预期并不明显，那么应用交叉熵损失函数也无法观察到明显的改善。
本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度，通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。...a 推 导 损 失 函 数 的 梯 度 在上一小节中，我们详细推导出了逻辑回归的损失函数，在最后提到了逻辑回归的损失函数并没有数学解析解（不能通过公式代入样本和标签直接求出最终的θ），只能使用诸如梯度下降法这种迭代求解的方式来找到使得损失函数...b 向 量 化 前面求解出了逻辑回归损失函数的梯度，如果还记得线性回归时候求解的损失函数梯度的话，会发现两者有很多相通之处。 ?...▲逻辑回归梯度的向量化表示 有了逻辑回归损失函数的梯度，在梯度下降法的框架下可以非常容易的迭代搜索出使得损失函数J(θ)最小的θ解。...虽然逻辑回归的损失函数J(θ)看起来很吓人，但是每一步的求导操作都是基本的求导运算，整体下来并不复杂。有了损失函数的梯度，在下一小节就来具体的实现逻辑回归算法。 ?
from keras.utils.np_utils import to_categorical 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...网络模型在最后输入层正确使用了应该用于多分类问题的softmax激活函数 后来我在另一个残差网络模型中对同类数据进行相同的分类问题中，正确使用了分类交叉熵，令人奇怪的是残差模型的效果远弱于普通卷积神经网络...，这一点是不符合常理的，经过多次修改分析终于发现可能是损失函数的问题，因此我使用二进制交叉熵在残差网络中，终于取得了优于普通卷积神经网络的效果。...因此可以断定问题就出在所使用的损失函数身上 原理 本人也只是个只会使用框架的调参侠，对于一些原理也是一知半解，经过了学习才大致明白，将一些原理记录如下： 要搞明白分类熵和二进制交叉熵先要从二者适用的激活函数说起...model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’,metrics=[‘accuracy’]) 以上这篇Keras中的多分类损失函数用法
p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 在上一篇文章中，我们没有查看数据。...如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容： > n=nrow(couts)> plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000),type...回忆一下逻辑回归模型，如果 ，则 即 要导出多元扩展 和 同样，可以使用最大似然，因为 在这里，变量 （分为三个级别）分为三个指标（就像标准回归模型中的任何分类解释变量一样）。...data.frame(agevehicule=5),type="probs") small fixed large 0.3388947 0.3869228 0.2741825 对于0到20....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。...如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容： > n=nrow(couts) > plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000)...我们讨论了所有参数可能与某些协变量相关的想法， 产生以下模型， ? 对于逻辑回归，使用牛顿拉夫森（Newton Raphson）算法在数值上计算最大似然。...例如 > couts$tranches=cut(couts$cout,breaks=seuils, + labels=c("small","fixed","large")) 然后，我们可以定义一个多分类...logistic模型回归 使用一些选定的协变量 > formula=(tranches~ageconducteur+agevehicule+zone+carburant,data=couts) #
它的公式和对应的形状也很简单： 而线性方程： 把线性方程代入逻辑函数，得到的就是我们逻辑回归算法的预测函数： 相当于线性函数是逻辑回归的核函数。...损失函数 ---- 有了预测函数还不行，机器学习关键在于学习，而学习的关键就是损失函数，一个定义良好的损失函数是非常重要的。...既然逻辑函数对应是一个曲线，那我们首先想到的就是类似线性回归一样，直接将损失定义为所有样本的模型误差的平方和，类似如下： 这个定义很简单，很容易理解，可是这个并不是一个非凸函数（关于凸函数，有机会再讲...因此，我们需要一个更好的定义。 实际上，逻辑回归预测函数的损失通常是如下定义的： 看图形就更加清楚了： 横轴是预测值（取值在0和1之间），纵轴是损失。...我们把所有样本的损失汇总到一起，就是模型的总损失： 其中m是样本总量，取均值就是为了损失更加通用且方便比较。 （待续）
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。...在上一篇文章中，红色石头已经给大家详细介绍了回归问题常用的三个损失函数，并使用 Python 代码，感性上比较了它们之间的区别。传送门： 机器学习大牛是如何选择回归损失函数的？...今天，我们继续来了解一下分类问题中常用的损失函数，不妨一看！ 0 模型输出 在讨论分类问题的损失函数之前，我想先说一下模型的输出 g(s)。...则得到损失函数为： 我们来看，当 y = 1 时： 因为， 所以，代入到 L 中，得： 这时候，Loss 的曲线如下图所示： 从图中明显能够看出，s 越大于零，L 越小，函数的变化趋势也完全符合实际需要的情况...5 Modified Huber Loss 在之前介绍回归损失函数的一篇文章里，我们介绍过 Huber Loss，它集合了 MSE 和 MAE 的优点。
(区间预测)”的方法都被称作分位数回归，上面的这些机器学习的方法是用了一种叫做Quantile Loss的损失。...Quantile loss是用于评估分位数回归模型性能的一种损失函数。在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。...Pytorch分位数损失测试 首先，我们尝试为x生成均匀随机分布(-5~5)，为y生成与x指数成比例的正态随机分布，看看是否可以从x预测y的分位数点。...当数字超出给定范围时，该函数将其限制到最近的边界（如果将范围设置为-2到2，并输入-5的输入值，该函数将返回-2;如果输入10，它将返回2)，而randn是遵循正态分布的随机数。...本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。
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