所谓内置函数就是python中自带的函数，不需要我们自己编写，我们直接调用即可。...返回值是一个元组 # divmod()函数是计算熵值和余数的。...': 1, 'num2': 2, 'num3': 'abc', 'num4': '0'} print(max(dictionary)) # num4 当寻找一个字典中的最大值的时候，使用max()查询会错误...用法和求最大值的函数是一样的 print(min(1, 2)) # 1 复制代码 10.3.7 sum()函数：求和函数 sum() 函数中不可以直接传递两个 int 类型的数据，不能直接对int类型的数据进行求和...不可以直接对两个int类型的数据进行求和 charList: list = [2, 2] print(sum(charList)) # 4 直接对一个可迭代的列表对象进行求和 print(sum(charList
目录 为什么需要焦点损失 什么是焦点损失 交叉熵损失 交叉熵问题 例子 平衡交叉熵损失 平衡交叉熵问题 例子 焦点损失说明 例子 交叉熵损失 vs 焦点损失 容易正确分类的记录 分类错误的记录 非常容易分类的记录...什么是焦点损失 简而言之，焦点损失（Focal Loss，FL）是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss，CE）的改进版本，它通过为难分类的或容易错误分类的示例（即带有噪声纹理的背景或部分对象的或我们感兴趣的对象...因此，焦点损失减少了简单示例的损失贡献，并加强了对纠正错误分类示例的重视。 首先让我们来了解一下二进制分类的交叉熵损失。 交叉熵损失 交叉熵损失背后的思想是惩罚错误的预测，而不是奖励正确的预测。...平衡交叉熵损失 解决类别不平衡问题的一种常见方法是为类别引入权重因子∝[0,1] 为了标记方便，我们可以在损失函数中定义 ∝t 如下： CE（pt）= -∝t ln ln（pt） 如你所见，这只是交叉熵的扩展...尾注 在本文，我们经历了从交叉熵损失到焦点损失的整个进化过程，详细解释了目标检测中的焦点损失。
于是打印y.requires_grad时输出了True。 提示： 有关函数的with调用方式，以及with语句的作用域，属于Python语法基础。...该结构可帮助神经网络在优化参数时进行反向链式求导。叶子节点的属性主要用于反向链式求导过程中，为递归循环提供信号指示。当反向链式求导遇到叶子节点时，则终止递归循环。...加权交叉熵 加权交叉熵是指在交叉熵的基础上给第一项乘了个系数（加权），是增加或减少正样本在计算交叉熵时的损失值。...由图7-47可以看出信息熵有如下几个特性： （1）确定性：当符号U取值为a的概率值P=0和P=1时，U的值是确定的，没有任何变化量，所以信息熵为0。...（2）极值性：当P=0.5时，U的信息熵达到了最大。这表明当变量U的取值为均匀分布时（所有的取值的概率都相同），熵最大。
这是一个典型的softmax回归案例。softmax回归的作用是可以将概率分配给几个不同的对象，softmax提供了一个值处于0到1之间的列表，而列表中的值加起来为1。...*信息论中的熵与交叉熵 TensorFlow官网在对应的教程中并没有解释什么是交叉熵，这里根据我对信息论相关的数学知识理解说明什么是交叉熵。...交叉熵 在公式（2）中p表示所有事物的真实分布，但是在实际情况中并不一定准确的清晰所有样本的真实分布，信息论中用交叉熵来表示这种情况，其表达式就是前面出现的公式： ? q是预测分布，而p是真实分布。...附记 在写本文时，正好在微信朋友圈和OC都看到传得正火爆的《自动编程是不可能的 我为什么不在乎人工智能》一文。...这是信息交叉熵公式，也是机器学习常用的损益评估公式。当期望分布p=q时，获得最少信息量或最少损益值，收敛学习结果的过程，其实就是在找p=q或让q逐渐接近p的过程。
当分类问题只有一个正确答案时 # 可以使用这个函数来加速交叉熵的计算。MNIST问题的图片中 # 只包含了0~9中的一个数字，所以可以使用这个函数来计算交叉熵损失。...在真实的应用中，这部分数据在训练时是不可见的，这个数据只是作为 # 模型优劣的最后评价标准。...因为一个神经网络的最终目标是对未知数据提供判断，所以为了估计模型在未知数据上的效果，需要保证测试数据在训练过程中是不可见的。...只优化交叉熵的模型可以更好地拟合训练数据(交叉熵损失更小)，但是却不能很好地挖掘数据中潜在的规律来判断未知的模型数据，所有在测试数据上的正确率低。...比如当max_to_keep为5的时候，在第六次调用saver.save时，第一次保存的模型就会被自动删除。
__call__允许一个类的实例像函数一样被调用 73.如何判断一个对象是函数还是方法？ 类外声明的是函数 类中声明的是方法 74....type() 81.Python 的传参是传值还是传址？ # 对可变对象（字典或列表）传址，对不可变对象（数字、字符或元祖）传值。...Python内存池：内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。...python中的内存管理机制——Pymalloc：python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间；当大于256bits...内存释放参考垃圾回收 87.当退出 Python 时是否释放所有内存分配？
研究者观察到了模型注入了以下几类错误： 将点访问器替换为方括号访问器； 将截断链接的函数调用； 删除返回行； 将返回值封装在元组和字典等对象中然后忘记封装对象； 将 IndexError 等精确错误替换为...上表所示是在测试集用于训练两个 transformer 的交叉熵损失，一个用于提交数据，另一个用于反向提交。在有和没有代码框架的情况下，在向前和向后编辑中对这两个模型进行评估。...由于编辑任务相对容易，因此交叉熵损失比通常报告的生成 Python 代码的效果提升五倍。此外，反向编辑的损失比正向编辑的损失低三分之一。...反向翻译数据 在首个实验中，研究者比较了通过前向提交数据进行的训练与通过反向翻译产生的合成 bug 进行的训练，并对保留数据上使用交叉熵进行评估。...添加框架 在第二个实验中，研究者比较了仅使用焦点函数作为输入以及使用整个框架作为输入的训练和评估。如下表所示，当对神经 bug 进行评估时，使用框架时，神经 bug 补丁损失减少了 25％。
test_set（测试集）：用于估计应用效果（没有在模型中应用过的数据，更贴近模型在真实场景应用的效果）。 train_set包含两个元素的列表：train_images、train_labels。...train_labels：[50 000, ]的列表，表示这些图片对应的分类标签，即0~9之间的一个数字。 模型选择的建议 当几个模型的准确率在测试集上差距不大时，应当尽量选择网络结构相对简单的模型。...对应到代码上，需要在前向计算中，对全连接网络的输出层增加一个Softmax运算，outputs = F.softmax(outputs) 交叉熵 交叉熵损失函数的设计是基于最大似然思想：最大概率得到观察结果的假设是真的...比如，假设正确标签的索引是“2”，与之对应的神经网络的输出是0.6，则交叉熵误差是−log0.6=0.51；若“2”对应的输出是0.1，则交叉熵误差为−log0.1=2.30。...由此可见，交叉熵误差的值是由正确标签所对应的输出结果决定的。 设置学习率 在深度学习神经网络模型中，通常使用标准的随机梯度下降算法更新参数，学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。
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。 3.交叉熵损失函数 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性。...KL散度=交叉熵-信息熵 相对熵在机器学习、信息论和统计学中有广泛的应用。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。...二.分类问题中的交叉熵 1.二分类问题中的交叉熵 把二分类的交叉熵公式 4 分解开两种情况： 当 y=1 时，即标签值是 1 ，是个正例，加号后面的项为: 当 y=0 时，即标签值是 0 ，是个反例...或者写作 四.交叉熵函数的代码实现 在Python中，可以使用NumPy库或深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来计算交叉熵损失函数。...所以，使用逻辑函数得到概率，并结合交叉熵当损失函数时，在模型效果差的时候学习速度比较快，在模型效果好的时候学习速度变慢。
表 7-2:Python 的一些可变和不可变数据类型 可变数据类型 不可变数据类型 列表 整数 字典 浮点数 集合 布尔值 字节数组 字符串 数组 固定集合 字节 元组 当您修改一个变量时，可能看起来像是在更改对象的值...当这种情况发生时，旧的列表最终会被垃圾收集器从内存中释放出来。您必须查阅 Python 文档来了解哪些方法和操作原地修改对象，哪些覆盖对象。...语法错误也被称为解析错误，当 Python 解释器无法将源代码的文本解析成有效指令时，就会出现这种错误。...在函数调用中，'Zophie'和'cat'是实参 2 。这两个术语经常被混淆。请记住，当参数和实参在此上下文中使用时，它们分别只是变量和值的其他名称。...实际上，字符串对象'42'并没有被转换，因为int()函数基于原始对象创建了一个新的整数对象。当转换像这样显式完成时，我们就转换了对象，尽管程序员仍然经常称这个过程为转换对象。
标签平滑- 在深度学习样本训练的过程中，当我们采用 - 标签去进行计算交叉熵损失时，只考虑到训练样本中正确的标签位置（ - 标签为 的位置）的损失，而忽略了错误标签位置（ -...什么是标签平滑 标签平滑采用如下思路：在训练时即假设标签可能存在错误，避免“过分”相信训练样本的标签。当目标函数为交叉熵时，这一思想有非常简单的实现，称为标签平滑（ ）。...在训练样本中，我们并不能保证所有的样本标签都标注正确，如果某个样本的标注是错误的，那么在训练时，该样本就有可能对训练结果产生负面影响。...所以，采用随机化的标签作为训练数据时，损失函数有 1- 的概率与上面的式子相同，有 的概率为： 我们把上面两个式子按概率加权平均，就可以得到： image.png 什么意思呢，就是说当标签为...为了方便看出效果，我们可以给出交叉熵模型的表达式： 由此可见，在交叉熵模型中，模型输出永远不可能达到 和 ，因此模型会不断增大 ，使得预测输出尽可能逼近 或 ，而这个过程与正则化是矛盾的
注意：信息熵是信息论中的概念，是用于评判信息混乱度的指标。...其中pi表示属于i类的概率，当gini(A) = 0 时表示所有数据属于同一个类，当C = 2表示是二分类是gini(A)最小值为：1/2（当pi = 1/2时）；当C = 3时，三分类gini(A)最小值为...交叉熵： 用于衡量两个分布（真实分布和预测分布）之间要消耗系统中的不确定性所需要付出的努力的大小。 ? 简单来说就是有两个数据集，一个是正常情况下的，一个是发生波动的数据集。...相对熵可以度量出两个数据集特征间的差异，而交叉熵是比对从一个数据集到另一个数据集变化所需要的消耗。 以下面表为例，假设数据集中有版本和区域两个特征，正常情况下对应的特征值排位如下。...然而当异常发生的时候必然会有数据的波动，从而使得特征值的排位发生变化。如版本的2.1就由第三位到了第一位，而区域特征没有变化，相对熵和交叉熵简单来说就是用来统计两个数据集间特征值的变化波动情况。
答案是根本不需要处理，因为 Python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 Python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。...__init__ 方法并不是真正意义上的构造函数, __new__ 方法才是(类的构造函数是类的一种特殊的成员函数，它会在每次创建类的新对象时执行); __new__ 方法用于创建对象并返回对象，当返回对象时会自动调用...为什么说 Python 是动态语言 在 Python 中，等号 = 是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同样一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，例如： a = 100 # a是int...静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错，Java/C++ 都是静态语言（int a; a = 100） Python 装饰器理解 装饰器本质上是一个 Python 函数或类...当浅复制的值是不可变对象（数值，字符串，元组）时和=“赋值”的情况一样，对象的 id 值与浅复制原来的值相同。 2、复制可变数据类型： 直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。
请注意，所有网格都在这个网络的单一迭代中分类。这些物体探测器比两级物体探测器速度快，但相对来说精度较低。 Focal Loss(交叉熵损失的延伸) Focal Loss基本上是交叉熵损失的延伸。...所以交叉熵损失可以写成 ? 这个损失函数在某种程度上不能处理正/负例子的重要性，因此引入了一个新的版本，名称为:Balanced Cross entropy（平衡交叉熵），并被定义为 ?...从上述定义中可以提取出Focal Loss的两个性质： 当样本分类错误时，pt趋于0，调变因子趋于1，使得损失函数几乎不受影响。...FL(Focal Loss)和CE（交叉熵损失）的比较 当γ=2时，与概率为0.9的示例相比，概率为0.9的示例的损失比CE和0.968低100倍，损失将降低1000倍。...顶部的图描述了不同γ值下的FL。当γ=0时，FL等于CE损耗。这里我们可以看到，对于γ=0（CE损失），即使是容易分类的例子也会产生非平凡的损失震级。这些求和的损失可以压倒稀有类（很难分类的类）。
，类对象创建实例对象时一定要调用call方法，因此在调用call时候保证始终只创建一个实例即可，type是python的元类 class Singleton(type): def __call_...")) 44 可变类型和不可变类型 1,可变类型有list,dict.不可变类型有string，number,tuple. 2,当进行修改操作时，可变类型传递的是内存中的地址，也就是说，直接修改内存中的值...类方法: 是类对象的方法，在定义时需要在上方使用 @classmethod 进行装饰,形参为cls，表示类对象，类对象和实例对象都可调用 类实例方法: 是类实例化对象的方法,只有实例对象可以调用，形参为...内存管理机制: 引用计数、垃圾回收、内存池 引用计数：引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个Python对象被引用时其引用计数增加1, 当其不再被一个变量引用时则计数减1,当引用计数等于0时对象被删除...当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。
推广即可得到多分类分割的交叉熵损失函数公式： ? 这里要说明一下，在从二分类推广到多分类分割问题时，需要用到one-hot编码。这在语义分割任务中是一个必不可少的步骤。...当 ? 时，可降低FN比例，当 ? 时，可降低FP比例。即想要减小哪一类的误分率，就给哪一类赋予更大的相对权值。...是两个距离函数，在细胞分割问题中，Lin等用于计算当前像素到最近的和第二近细胞的边界的距离。这个损失函数是在著名的U-Net论文中提出来的。...越大，难分样本对损失函数的贡献越大，当 ? 时，Focal Loss等价于BCE（加权交叉熵损失）。当 ? 时，等价于CE（交叉熵损失）。...换句话说，在分割大/小对象时，基于重合度（重叠度）的损失函数波动很大，这导致优化过程的不稳定。
准备：安装TensorFlow，获取示例代码 在您的计算机上安装必要的软件：Python，TensorFlow和Matplotlib。...当您启动初始python脚本时，您应该看到一个实时可视化的培训过程： python3 mnist_1.0_softmax.py 如果python3 mnist_1.0_softmax.py不起作用，用python...在目前的训练状态下，神经网络已经能识别（包括白色背景和部分数字），当然也有些是识别错误的（图中红色背景的是计算机识别错误的手写数字，左侧小打印的数字是该书写字的正确标签，右侧小打印的数字是计算机标识别的错误标签...在中间层上，我们将使用最经典的激活函数：sigmoid： ? 您在本节中的任务是将一个或两个中间层添加到您的模型中以提高其性能。...随机初始化 精确度仍然在0.1？你用随机值初始化了你的权重吗？对于偏差，当使用RELU时，最佳做法是将其初始化为小的正值，以使神经元最初在RELU的非零范围内运行。
，需要了解： 处理df（pandas），例如读取、加入、合并、过滤 操作日期和格式化日期 操作字符串，例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容 有效地使用循环 使用列表和字典 在 Python 中创建函数和类...第一列 Country 是分类特征，因为它由对象数据类型表示，其余的是数字特征，因为它们由 int64 表示。...虚拟变量陷阱导致称为多重共线性的问题。当独立特征之间存在依赖关系时，就会发生多重共线性。多重共线性是线性回归和逻辑回归等机器学习模型中的一个严重问题。...Hinge Loss： 对于二元分类问题，交叉熵的替代方法是Hinge Loss，主要开发用于支持向量机 (SVM) 模型。它旨在与目标值在集合 {-1, 1} 中的二进制分类一起使用。...Hinge Loss鼓励示例具有正确的符号，当实际和预测的类值之间的符号存在差异时分配更多错误。Hinge Loss的性能报告是混合的，有时在二元分类问题上比交叉熵有更好的性能。
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