在任何深度学习项目中,配置损失函数是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。损失函数可以为神经网络提供很多实际的灵活性,它将定义网络的输出如何与网络的其他部分连接。
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。
损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上,从而获得最优和更快的收敛。
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。
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”。
本章将介绍决策树,一种简单而灵活的算法。我们首先将给出决策树的非线性与基于区域的特征,然后对基于区域的损失函数进行定义与对比,最后给出这些方法的优缺点(进而引出集成方法)。
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:
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中,我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Efficient Training of Visual Transformers with Small-Size Datasets』,由特伦托大学&腾讯联合提出新的损失函数,复现简单,可显著提高Transformer在小规模数据集上的性能,最高涨45%的精度!
这篇文章从它的角度解释了YOLO目标检测结构。它将不会描述网络的优缺点以及每个网络设计如何选择的原因。相反的,它关注的是网络是如何工作的。在你阅读之前,你应该对神经网络有一个基本的了解,尤其是CNNS。
在任何深度学习项目中,配置损失函数都是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。 损失函数可以为神经网络提供很多实用的灵活性,它将定义网络输出与网络其余部分的连接方式。
在很多情况下,可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢?举一个简单的例子:假设你正在训练一个网络模型,该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频,而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话,模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题,可以做一些事情来解决:
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
百度于今年早些时候发布了其最新的NLP架构ERNIE 2.0,在GLUE基准测试中的所有任务上得分均远高于XLNet和BERT。NLP的这一重大突破利用了一项被称为“连续增量式多任务学习”的创新技术。在本文中,我们将直观地解释“连续多任务学习”的概念,构建ERNIE 2.0模型,并解决有关ERNIE 2.0结果的疑虑。
1.提出了一个基于卷积神经网络进行车道线检测的新方法,区别于逐像素分割方法,该方法预测输入图像中每行的车道线位置。
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——
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计,然后为了减少下一次评估的误差,需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新,这个函数被称为损失函数。
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree),是一种集成学习的算法,它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误,从而提升模型整体的预测性能。
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下:
标题:Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection(ECCV 2020)
来源:机器之心 本文长度为12243字,建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非线性)。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法,重新
损失函数,即用于学习的反馈信号;损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度
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。
近日,Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》,从神经元到 Epoch,
我在学习深度学习的过程中,发现交叉熵损失在分类问题里出现的非常的频繁,但是对于交叉熵损失这个概念有非常的模糊,好像明白又好像不明白,因此对交叉熵损失进行了学习。
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类
在昨天的文章中,我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识,今天我们继续昨天没有聊完的话题。开始学习吧~
同样在去年,该团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛的三项比赛任务中(有/无特定目标攻击;攻击检测),全部获得冠军,战胜了包括斯坦福、约翰霍普金斯大学等世界著名高校在内的 100 多支代表队,在人工智能模型的鲁棒性和安全性应用方面迈出了重要一步。
在机器学习中,同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数(如下图所示,同样的数据集训练出三种不同的函数),那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢?首选肯定是那个预测能力较好的模型,那么什么样的函数/模型就是预测好的呢?有没有什么评判标准?
在深度学习的世界里,大型神经网络因其出色的性能和准确性而备受青睐。然而,这些网络通常包含数百万甚至数十亿个参数,使得它们在资源受限的环境下(如移动设备和嵌入式系统)运行变得不切实际。知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术应运而生,旨在解决这一挑战,通过将大型网络的知识“蒸馏”到更小、更高效的模型中,以实现类似的性能,但以更低的计算成本。
来源:DeepHub IMBA本文约2800字,建议阅读5分钟本文为你整理10个常见的损失函数。 什么是损失函数? 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误,损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数(loss function)的值取平均值的函数称为代价函数(cost function),更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的,而代价函数是针对所有样本的。 损失函数与度量指
几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题,以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标,需要构造出一个“目标函数”来,然后让该函数取极大值或极小值,从而得到机器学习算法的模型参数。如何构造出一个合理的目标函数,是建立机器学习算法的关键,一旦目标函数确定,接下来就是求解最优化问题,这在数学上一般有现成的方案。如果你对最优化算法感兴趣,可以阅读SIGAI之前的公众号文章“理解梯度下降法”,“理解牛顿法”,“理解凸优化”,“机器学习中的最优化算法总结”。本文的侧重点是对目标函数的构造进行总结。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
选自Medium 作者:Kailash Ahirwar 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》,从神经元到 Epoch,扼要介绍了神经网络的主要核心术语。 理解什么是人工智能,以及机器学习和深度学习如何影响它,是一种不同凡响的体验。在 Mate Labs 我们有一群自学有成的工程师,希望本文能够分享一些学习的经验和捷径,帮助机器学习入门者
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。
损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误,损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数(loss function)的值取平均值的函数称为代价函数(cost function),更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的,而代价函数是针对所有样本的。
GBDT的全称是Gradient boosting decision tree,它是通过拟合负梯度Gradient boosting和决策回归树decision tree组合而成,该算法由多颗决策树构成,多颗决策树的结果加起来作为最终结论。让损失函数沿着梯度方向的下降。这个就是GDBT 的 GB的核心。GBDT 每轮迭代的时候,都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。(如果损失函数使用的是平方误差损失函数,则这个损失函数的负梯度就可以用残差来代替,以下所说的残差拟合,便是使用了平方误差损失函数)。
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
1 . 后向传播误差 : 计算每层每个单元的误差 , 根据该误差更新 权值 和 偏置 设置 ;
检测效果图 题目:拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址:《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github:https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载,授权转载请注明出处,谢谢!) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像,或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我
本系列主要根据吴恩达老师的课程、李航老师的统计学习方法以及自己平时的学习资料整理!在本文章中,有些地方写的十分简略,不过详细的介绍我都附上了相应的博客链接,大家可以根据相应的博客链接学习更详细的内容。
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
首先通过特征提取网络对输入特征提取特征,得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell,接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中,那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box,YOLO v3中有三个bounding box,使用逻辑回归确定用来预测的回归框。
本文介绍一篇由港中文发表于ICLR-2020的论文《Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification》[1],其旨在解决更实际的开放集无监督领域自适应问题,所谓开放集指预先无法获知目标域所含的类别。这项工作在多个行人重识别任务上验证其有效性,精度显著地超过最先进技术13%-18%,大幅度逼近有监督学习性能。这也是ICLR收录的第一篇行人重识别任务相关的论文,代码和模型均已公开。
近年来,随着深度学习的发展,深度估计任务的性能得到了极大的提升,多层级CNN结构具有非常强的表达能力,使得更为精确的单目深度估计成为可能。为了有效训练模型进行深度估计,一个良好设计的损失函数显得尤为重要,它可以有效测量出预测结果与目标间的差异,从而指导模型更好地进行学习。
图像分类顾名思义就是一个模式分类问题,它的目标是将不同的图像,划分到不同的类别,实现最小的分类误差。 1,单标签分类:总体来说,对于单标签的图像分类问题,它可以分为跨物种语义级别的图像分类(cifar10),子类细粒度图像分类(Caltech-UCSD Birds-200-2011),以及实例级图像分类(人脸识别)三大类别。
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但
反向传播是神经网络通过调整神经元的权重和偏差来最小化其预测输出误差的过程。但是这些变化是如何发生的呢?如何计算隐藏层中的误差?微积分和这些有什么关系?在本文中,你将得到所有问题的回答。让我们开始吧。
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