NT_Xent对比损失函数的Tensorflow实现？_在mxnet中实现对比损失函数_损失函数中的Tensorflow切片 - 腾讯云开发者社区

1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...tensorflow实现交叉熵，其代码实现如下：cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)))...比如可以直接通过一下代码来实现使用了softmax回归之后的交叉熵损失函数：cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(label =...以下代码展示了如何通过tensorflow实现均方误差函数。mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))其中y代表了神经网络的输出答案，y_代表了标准答案。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。

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tensorflow学习笔记（三）：损失函数

，不需要进行sigmoid运算，函数内部进行了sigmoid操作。...说的是logits，其实内部实现是relu tf.nn.nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size...nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size): #word2vec中用到了这个函数...log_perps /= total_size return log_perps 关于weights：形状应该是[T, batch_size] ,如果input包含填充的数据，对应的weights置...这样就可以保证，填充的数据不会进行梯度下降。

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【tensorflow2.0】损失函数losses

内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...如：CategoricalCrossentropy 和 categorical_crossentropy 都是类别交叉熵损失函数，前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式。...，用于多分类，要求label为序号编码形式，类实现形式为 SparseCategoricalCrossentropy) hinge(合页损失函数，用于二分类，最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数...，类实现形式为 Hinge) kld(相对熵损失，也叫KL散度，常用于最大期望算法EM的损失函数，两个概率分布差异的一种信息度量。...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。

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tensorflow: 损失函数(Losses Functions) 探究

损失函数定义 From Tensorflow - Losses： Losses The loss ops measure error between two tensors, or between...tf.nn.l2_loss tf.nn.log_poisson_loss 即： Losses 损失运算用于测量两个张量之间或张量与0之间的误差。...这些可以用于测量回归任务中的网络的精确度，或用于正则化的目的（权重衰减）。...tf.nn.log_poisson_loss l2_loss From tf.nn.l2_loss： tf.nn.l2_loss l2_loss( t, name=None ) Defined in tensorflow...实验源码自己编写代码进行验证： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.zeros(shape=[10, 5, 1], dtype=np.float32

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CNN图像处理常用损失函数对比评测

其他损失函数表现如何？下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数，并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数最容易想到的损失函数的定义，就是逐像素比较差异。...不管是L1损失函数，还是L2损失函数，都有两大缺陷：假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而，人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。...相应地，基于SSIM的损失函数的定义为： ? 不过，由于损失函数通常配合卷积网络使用，这就意味着计算损失函数的时候其实只用计算中央像素的损失，即： ?...例如，使用M组不同的Gσ_G值作为替代，每组值为前一组的1/2. 评测 Hang Zhao等在JPEG去噪、去马赛克，超分辨率重建，JPEG去区块效应等场景对比了不同损失函数的效果。...混合损失函数你应该已经注意到了，上面的对比图中有一个“Mix”，而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L1得到的损失函数： ?

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TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言，均方误差损失函数比较适用于回归问题中...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合...从直觉上判断，我们会认为第一个模型预测要准确一些，因为它更加肯定属于第二类，不过，我们需要通过科学的量化分析对比来证明这一点：第一个模型交叉熵：第二个模型交叉熵：可见，，所以第一个模型的结果更加可靠

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【损失函数】常见的损失函数(loss function)总结

损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...绝对值损失函数绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下： ?...(2)当使用sigmoid作为激活函数的时候，常用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题，具有“误差大的时候，权重更新快；误差小的时候，权重更新慢”的良好性质...最后奉献上交叉熵损失函数的实现代码：cross_entropy. ---- 这里需要更正一点，对数损失函数和交叉熵损失函数应该是等价的！！！

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tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...,函数的签名是func(weights)....函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...,它们俩中有regularizer形参.如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES

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带你理解对比学习损失函数的性质以及温度系数的作用

首先总结下本文的发现： 1.对比损失函数是一个具备困难负样本自发现性质的损失函数，这一性质对于学习高质量的自监督表示是至关重要的，不具备这个性质的损失函数会大大恶化自监督学习的性能。...然而，很多的损失可以达到这个要求，例如下面的最简单的形式 : 然而实际训练过程，采用作为损失函数效果非常不好，论文给出了使用contrastive loss（Eq1）和简单损失（Eq2）的性能对比...为了验证上面表格中对比损失和简单损失的差距确实是因为对比损失具有困难样本自发现的特性，作者还用了一种显式的困难样本挖掘算法用于简单损失上。...即选取最相似的4096个样本作为负样本，并用Eq2的简单损失作为损失函数，采用显式困难样本挖掘算法的简单损失函数效果大大提升，远远超过了温度系数取0.07时的对比损失。...作者为了更具体的解释温度系数的作用，计算了两种极端情况，即温度系数趋向于0和无穷大。当温度系数趋向于0时：可以看出，此时对比损失退化为只关注最困难的负样本的损失函数。

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【python实现卷积神经网络】损失函数的定义（均方误差损失、交叉熵损失）

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...zero p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15) return - (y / p) + (1 - y) / (1 - p) 其中y是真实值对应的标签...，p是预测值对应的标签。

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深度人脸识别中不同损失函数的性能对比

而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。...本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比，如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。...损失函数本文对比了五种损失函数：交叉熵损失、Angular Softmax Loss、Additive-Margin Softmax Loss、ArcFace Loss 和 Marginal Loss...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ?

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聊聊损失函数1. 噪声鲁棒损失函数简析 & 代码实现

今天来聊聊非常规的损失函数。在常用的分类交叉熵，以及回归均方误差之外，针对训练样本可能存在的数据长尾，标签噪声，数据不均衡等问题，我们来聊聊适用不同场景有针对性的损失函数。...，则带噪声的损失函数会和不带噪声的收敛到相同的解。...作者认为这样的损失函数就是symmetric的。那有哪些常见的损失函数是symmetric loss呢？ MAE就是！...每个样本的损失函数由常规loss和随机label的loss加权得到，权重为alpha，这里的loss支持任意的分类损失函数。...对比下二者的损失函数，PL是最小化带噪标签y的损失的同时，最大化模型在随机标签上的损失。NL是直接最大化模型在非真实标签y上的损失。

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常见的损失函数

一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数...损失函数是用来评价模型的预测值Y^=f(X)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的性能就越好。...那么总的损失函数为：(X,Y)=(xi,yi) L=∑i=1Nℓ(yi,yi^) 常见的损失函数ℓ(yi,yi^)有一下几种： Zero-one Loss Zero-one Loss：即0-1损失，它是一种较为简单的损失函数...因此log类型的损失函数也是一种常见的损失函数，如在LR（Logistic Regression, 逻辑回归）中使用交叉熵（Cross Entropy）作为其损失函数。即： ? 规定： ?...其中λ是正则项超参数，常用的正则方法包括：L1正则与L2正则，详细介绍参见：防止过拟合的一些方法。各损失函数图形如下： ?

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Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。...2、FocalLoss公式推导在github上已经可以找到很多FocalLoss的实现，如下二分类的FocalLoss实现。实现其实不是很难，但是在实际训练时会出现NAN的现象。 ?...从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。

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损失函数是机器学习里最基础|：损失函数的作用

前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的LR等算法中本文是根据个人自己看的《统计学方法》《斯坦福机器学习课程》及日常工作对其进行的一些总结...，所以就定义了一种衡量模型好坏的方式，即损失函数（用来表现预测与实际数据的差距程度）。...于是乎我们就会想到这个方程的损失函数可以用绝对损失函数表示： image.png 假设我们再模拟一条新的直线：a0=8，a1=4 X 公式Y 实际Y 差值 1 12 13 -1 2 16 14 2 3...统计学习中常用的损失函数有以下几种： (1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) (2) 平方损失函数(quadraticloss...logP(Y|X) 损失函数越小，模型就越好。总结：损失函数可以很好得反映模型与实际数据差距的工具，理解损失函数能够更好得对后续优化工具（梯度下降等）进行分析与理解。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。

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人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

写在前面这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...对了，代码里用到了TensorBoardX来可视化，当然如果你没装，可以注释掉相关代码，我也写了本地保存图片，虽然很不喜欢TensorFlow，但TensorBoard还是真香，比Visdom强太多了....去除了权重的模长和偏置对loss的影响，将特征映射到了超球面，同时避免了样本量差异带来的预测倾向性（样本量大可能导致权重模长偏大） Pytorch代码实现 class Modified(nn.Module...是每个类别对应的一个中心，在这里就是一个二维坐标啦 Pytorch代码实现 class centerloss(nn.Module): def __init__(self): super...ceLoss = F.cross_entropy(out, label) return out, ceLoss + self.lamda * centerloss 这里实现的是

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最全的损失函数汇总

19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。...对于不平衡的训练集非常有效。在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的技巧来实现数值稳定....也被称为 Huber 损失函数。

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keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名...，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值....TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。

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Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

今天介绍了过去五年中常用的15种分割损失函数，大致分成四类：基于分布，基于区域，基于边界和基于合成，实现代码链接： https://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions...1、损失函数类别 ? 损失函数的引入源于传统机器学习，这些损失函数是根据标签的分布得出的，例如从伯努利分布导出二值交叉熵，从Multinoulli分布导出多类交叉熵。...Lmbce是改进的二值交叉熵损失，DL是dice损失。 2.11、指数对数损失函数指数对数损失函数专注于使用Dice损失和交叉熵损失的组合公式来预测不太准确的结构。...2.14、CMSS损失（相关最大化结构相似性）结构相似性损失（SSL），在金标准图和预测图之间实现高度正线性相关。分为3个步骤：结构比较，确定交叉熵权重系数和小批量损失定义。...它经过修改，可以用作损失函数，因为它可以实现分割目标的数学表示。但是因其非凸性，多次都无法获得最佳结果。Lovsz softmax损失旨在通过使用Lovsz添加平滑性来解决非凸损失函数的问题。

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