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深度学习: smooth L1 loss 计算

RPN的目标函数是分类和回归损失的和,分类采用 交叉熵,回归采用稳定的 Smooth L1, SmoothL1公式 为: ? 整体损失函数 具体为: ? ---- [1] Faster R-CNN原理介绍 [2] 深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导

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Crossentropy loss与Hinge loss

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 ?

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    l1范数定义(L1范数证明)

    L1范数:是指向量中各个元素绝对值之和。 L2范数:是指向量各元素的平方和然后求平方根。 Lp范数: 是指向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方。 无穷范数:是指向量中各个元素绝对值的最大值。

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    类别不均衡问题之loss大集合:focal loss, GHM loss, dice loss 等等

    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。

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    Hinge Loss

    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

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    Contrastive Loss(对比损失)Contrastive Loss

    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)。

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    Huber Loss

    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

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    Huber Loss

    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。

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    LOSSLOSS.CPU().DATA及LOSS.CPU().DETACH().NUMPY()的区别

    q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=0b611a6db22bda09744b34fa68d1fcb326618559] 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 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: [xvqigvuxbp.png?

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    Loss Function

    L1最优化问题的解是稀疏性的, 其倾向于选择很少的一些非常大的值和很多的insignificant的小值. L2相对于L1具有更为平滑的特性, 在模型预测中, 往往比L1具有更好的预测特性. 当遇到两个对预测有帮助的特征时, L1倾向于选择一个更大的特征. 而L2更倾向把两者结合起来. ? ^{\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 以 w∈R2w\in \mathbb R^2w∈R​2​​ 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。 可以看出,L1 较 L2 有更大的概率在角处相交,得到稀疏解。 ?

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    Hinge loss

    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。

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    详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

    深度学习里面有很多的损失函数,对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了,对于L1、L2正则化也很熟悉,那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗,以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN 二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。 范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下:L2损失函数L1损失函数不是非常的鲁棒(robust)鲁棒稳定解不稳定解总是一个解可能多个解总结:实际上我们发现,其实所谓的L1_Loss与L2_Loss 三、smooth L1损失函数其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢? loss对于离群点更加鲁棒,相比于L2损失函数,其对离群点(指的是距离中心较远的点)、异常值(outlier)不敏感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。?

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    Huber Loss和Focal Loss的原理与实现

    Huber Loss主要用于解决回归问题中,存在奇点数据带偏模型训练的问题;Focal Loss主要解决分类问题中类别不均衡导致的模型训偏问题。 一.Huber Loss 1. 背景说明 对于回归分析一般采用MSE目标函数,即:Loss(MSE)=sum((yi-pi)**2)。 对于奇异点数据,模型给出的pi与真实yi相差较远,这样Loss增大明显,如果不进行Loss调整,模型很容易将奇异点数据进行过拟合。 2. 数学公式 image.png 式子中delta是一个边界,用于判断是否为较为奇异的数据点,当在这个边界内的数据默认使用MSE Loss,大于这个边界的数据将Loss减小,使用线性函数。 这种方法能降低奇异数据点对于Loss计算的权重,避免模型过拟合。 3. Tensorflow实现 image.png 一.Focal Loss 1.

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    perceptual loss(感知loss)介绍,解释做到详细

    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。 图像分割转移也用了perceptual loss,注意看蓝线加黑线呦,她就是内容损失,而且它作用在较低层特征层上的。然后同样看红线和黑线,她就是风格损失,他是作用在从低到高所有特征层上。 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。

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    loss的硬截断、软化到Focal Loss

    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

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    pytorch中的loss函数_pytorch loss不下降

    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

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    浅谈keras中loss与val_loss的关系

    loss函数如何接受输入值 keras封装的比较厉害,官网给的例子写的云里雾里, 在stackoverflow找到了答案 You can wrap the loss function as a inner function). def custom_loss_wrapper(input_tensor): def custom_loss(y_true, y_pred): return K.binary_crossentropy =custom_loss_wrapper(input_tensor), optimizer='adam') You can verify that input_tensor and the loss value 若为loss=‘categorical_crossentropy’, 则fit中的第二个输出必须是一个one_hot类型, 而若lossloss = ‘sparse_categorical_crossentropy ’ 则之后的label不需要变成one_hot向量,直接使用整形标签即可 以上这篇浅谈keras中loss与val_loss的关系就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明

    网络的权重参数W在每一个batch size都会进行一次更新,界面显示的loss值是 iteration次batch size训练后loss值的加权求和值。 ———训练总结———— train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool 或者正则化) train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈, 需要减小学习率或批量数目;(减少学习率) train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。 (最不好的情况) 以上这篇keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    Feature selection on L1 norms在L1范数下的特征选择

    zero coefficients.Now we're going to take this a step further and use the spareness associated with L1 在这部分,我们发现很多系数为0的特征,现在我们将深入这个步骤并且使用与L1范式有关的缺失来预处理特征 Getting ready准备工作 We'll use the diabetes dataset to After we do that, we'll use LassoRegression to find the coefficients that are 0 when using an L1 penalty 做完以后,我们使用LassoRegression来找到在L1惩罚下为0的系数。这将帮助我们避免过拟合(模型训练的太过明确),如果模型过拟合,将把外来数据推向不能规范化好的另一条路上。

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    Keras loss函数剖析

    loss函数名称,也可以为自己写的loss函数 metrics=None, # sample_weight_mode=None, #如果你需要按时间步为样本赋权(2D权矩阵),将该值设为“temporal ',optimizer='sgd',metrics=['accuracy']) # keras所有定义好的损失函数loss: # keras\losses.py # 有些loss函数可以使用简称: # 函数和metrics函数 Loss函数 定义: keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) 用法很简单,就是计算均方误差平均值,例如 loss_fn 定义 tf.keras.metrics.Mean( name='mean', dtype=None ) 这个定义过于简单,举例说明 mean_loss([1, 3, 5, 7]) mean_loss([ 另外注意,Loss函数和Metrics函数的调用形式, loss_fn = keras.losses.mean_squared_error mean_loss = keras.metrics.Mean

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