最后对于生成器，再次使用d_logits_fake,但这次我们的标签全部为1，我们想让生成器欺骗辨别器，我们想让辨别器认为假图像是真的 # Calculate losses d_loss_real =...= d_loss_real + d_loss_fake g_loss = tf.reduce_mean( tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits...= sess.run(d_loss, {input_z: batch_z, input_real: batch_images}) train_loss_g = g_loss.eval(...: {:.4f}...".format(train_loss_d), "Generator Loss: {:.4f}".format(train_loss_g))...# Save losses to view after training losses.append((train_loss_d, train_loss_g))
进入正题~categorical_crossentropy loss（交叉熵损失函数）讲交叉熵损失函数，我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说，均方误差（MSE）的含义是求一个batch中...那么 loss=−(1∗log(0.8)+0∗log(0.2))=−log(0.8)。...Hinge loss 在网上也有人把hinge loss称为铰链损失函数，它可用于“最大间隔(max-margin)”分类，其最著名的应用是作为SVM的损失函数。 ? 二分类情况下 ?...hinge loss: 栗子②△取10 ?
Generative Adversarial Networks 上一篇讲述了VAEs（变分自编码器），那么这次继续学习一下另一个生成模型——GANs。...(real_output, fake_output): real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)...fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) total_loss = real_loss + fake_loss...return total_loss def generator_loss(fake_output): return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output...= generator_loss(fake_output) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
最近在工作中也是碰到这个问题，花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式，主要实践了“魔改”loss（focal loss, GHM loss, dice loss 等），整理如下。...因此，就集中看下重加权 loss 改进的部分。 2. 模型层面的重加权 重加权主要指的是在 loss 计算阶段，通过设计 loss，调整类别的权值对 loss 的贡献。...比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。...在交叉熵 loss 基础上，当正样本预测值 大于 0.5 时，需要给它的 loss 一个小的权重值 ，使其对总 loss 影响小，反之正样本预测值 小于 0.5，给它的 loss 一个大的权重值。...& DSC Loss Dice Loss 是来自文章 V-Net 提出的，DSC Loss 是香侬科技的 Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks。
Conditional generative adversarial nets. Computer Science, 2672-2680.
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。...siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下： ?...# tensorflow伪代码 def contrastive_loss(self, y,d,batch_size): tmp= y *tf.square(d) #tmp= tf.mul...观察上述的contrastive loss的表达式可以发现，这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度，也能够很好用于训练提取特征的模型。当y=1（即样本相似）时，损失函数只剩下 ?...与欧式距离之间的关系，因为欧式距离越大与"两个文本相似"这个事实事与愿违，那么我们就对它们惩罚越大（即loss越大）。
The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines...For an intended output t = ±1 and a classifier score y(raw score), the hinge loss of the prediction y...that when t and y have the same sign (meaning y predicts the right class) and |y| \ge 1, the hinge loss...ml-hinge-loss
Generative Adversarial Nets GAN，生成对抗式网络是是Ian Goodfellow经典的大作，引起了很大的轰动，后面的各种GAN也层出不穷。...来说应该最大化损失函数 对于G(x)来说应该最小化损失函数 相当于两个模块的博弈，而最后D(x)的预测概率为1/2则是达到了纳什均衡，也是最优解 算法训练过程 Conditional Adversarial...为了解决上述问题，自然就想到给GAN模型加入一些条件约束，也就有了本文的工作Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)。...算法简单流程: 条件对抗网络损失函数: 参考文档 Generative Adversarial Nets Conditional Generative Adversarial Nets
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下?...参数 a 通常表示 residuals，写作 ，当 时，Huber loss 定义为： 是 的参数， 是真实值
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下??参数 a 通常表示 residuals，写作 y−f(x)，当 a = y−f(x) 时，Huber loss 定义为：?...δ 是 HuberLoss 的参数，y是真实值，f(x)是模型的预测值, 且由定义可知 Huber Loss 处处可导。各位看官老爷，如果觉得对您有用麻烦赏个子，创作不易，0.1元就行了。
print('1111',loss) print('2222',loss.data)#tensor且GPU print('3333',loss.cpu()) print('4444',loss.cpu(...).data)#tensor且CPU # print('5555',loss.cpu().data[0])#报错 IndexError: invalid index of a 0-dim tensor....Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number # print('6666',loss.cpu().numpy())#报错...Use var.detach().numpy() instead. print('7777',loss.cpu().detach().numpy()) print('8888',loss.cpu().data.numpy...()) print('9999',loss.cpu().item()) print('aaaa',loss.item())#后四者一样，都是把数值取出来 结果：
比如判别器先优化到四级，由于判别器性能太强，生成器很难达到四级，有可能只优化到两级，这样会导致判别器性能越来越好，生成器性能越来越差，生成器没办法与判别器达到纳什均衡2、无法有效监控收敛状态在有监督优化过程中，loss
Universal Adversarial Perturbations (UAP) 很“便宜” - 单个噪声可用于导致模型错误标记大量图像。（与基于每个图像生成扰动的通常攻击不同。但这些更有效）。...UAP vs Adversarial Perturbation：为了攻击给定的模型，在一个常见的对抗性攻击案例中，为每个图像找到一个唯一的增量，以便模型对其进行错误分类。...论文信息： Paper: Universal Adversarial Training Link: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/6017...Davis, Tom Goldstein Tags: Adversarial attack, Universal attack, White-box attackCode: -Misc. info: Accepted...“Universal adversarial perturbations.”
^{\frac {1}{p}} = \max(|x_1-y_1|,…,|x_n-y_n|) 损失函数 0 - 1 损失函数 gold standard image.png 对数损失函数 Log Loss...cross entropy error image.png 对 LR 而言, 把它的条件概率分布方程 image.png 带入上式, 即可得到 LR 的对数损失函数 平方损失函数 Square Loss...image.png 其中 $$Y-f(X)$$ 表示残差, 整个式子表示残差平方和, Residual Sum of Squares 指数损失函数 Exponential Loss image.png...与比平方损失相比，它对 outlier 更加不敏感 对于回归问题 image.png 其中 $$|a|=y-f(x)$$ 对分类问题 image.png 下图是 huber loss（绿色）与平方损失...以 w∈R2w\in \mathbb R^2w∈R2 为例，椭圆形是 loss 的损失等高线，灰色区域是约束区域，等高线与约束区域相交的地方，就是最优解。
原文链接：Hinge loss Hinge loss 在机器学习中，hinge loss常作为分类器训练时的损失函数。hinge loss用于“最大间隔”分类，特别是针对于支持向量机（SVM）。...，hinge loss的结果为L(y)=0，但是当出现错误的分类是，hinge loss的L(y)与y呈线性关系（一个线性误差）。...扩展 当然有时二分类的SVM通常会以一对一或者一对多的形式扩展到多分类的任务，为了实现这个目的，也可以扩展hinge loss函数。现在已经有多种hinge loss的不同的变化形式。...优化 hinge loss是一个凸函数，所以，很多在机器学习中涉及到的凸优化方法同样适用于hinge loss。它是不可微的（不连续啊），但是对于线性SVM（ ?...上图中为hinge loss（蓝）和0/1损失（绿）。注意，hinge loss函数惩罚了ty<1（也就是说在ty<1的时候有loss不为0），这个特点和SVM中的分类间隔的概念是相对应的。
1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...3)SmoothL1Loss比mseloss小 4) bceloss收敛比较快 5)bceloss input必须是0-1之间，targets可以不是 6)target 是0.5 input 是0.4与...0.6，loss无正负之分，只有大小之分。...('self',x) x= loss_fn(conf_data, conf_mask).item() print('mse',x) loss_fn = torch.nn.BCELoss() # reduce...=False, size_average=False) x = loss_fn(conf_data, conf_data).item() print('self',x) x = loss_fn(conf_data
很简单，调整损失函数即可，这里主要借鉴了hinge loss和triplet loss的思想。...这一节我们试着理解为什么Focal Loss有效，下图展示了不同\gamma值下Focal Loss曲线。特别地，当\gamma=0时，其形式就是CrossEntropy Loss ?...中 (1-pt)**γ loss = torch.mul(alpha, loss.t()) if self.size_average: loss...= loss.mean() else: loss = loss.sum() return loss y_pred = torch.randn...focal loss理解与初始化偏置b设置解释 使用focal loss训练数据不平衡的模型
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文下载地址 图1....图像的超分辨率也用了perceptual loss 图像超分辨率的loss 原代价函数使重建结果有较高的信噪比PSNR，但是缺少了高频信息，出现过度平滑的纹理。...图像风格转移元老级文章 perceptual loss是是如何做的？ ...转移网络内容的特征重建loss,φj（y）是y的第j层输出特征层 转移网络风格的特征重建loss,φj（x）是x的第j层输出特征层 损失网络有什么优点？ ...为什么用perceptual loss收敛速度快？ 回传导数时，相比于MSE对pixel与pixel之间的差异， 回传分布更具有普适性。
最近的工作是DARL (Domain Adversarial Reinforcement Learning)，专注于从标签丰富的源域选择数据实例到标签稀缺的目标域，称为部分域自适应，但它不推广到无监督域自适应
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