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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(y,tf.square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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  • Hinge loss

    原文链接:Hinge lossHinge 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)。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(?)然而,因为hinge loss在t*y=1的时候导数是不确定的,所以一个平滑版的hinge loss函数可能更加适用于优化,它由Rennie and Srebro提出: ?上图中为hinge loss(蓝)和01损失(绿)。注意,hinge loss函数惩罚了ty
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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 yseen that when t and y have the same sign (meaning y predicts the right class) and |y| ge 1, the hinge lossml-hinge-loss
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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。
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  • Huber Loss

    本文链接:https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails102726217 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
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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 Loss1.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 Loss1.
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  • Loss Function

    {p}bigg)^{frac {1}{p}} = max(|x_1-y_1|,…,|x_n-y_n|) 损失函数 0 - 1 损失函数gold standardimage.png 对数损失函数Log Loss, cross entropy errorimage.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经过m此迭代之后, 可以得到 image.pngAdaboost 每次迭代的目标是最小化指数损失函数 image.png 合页损失Hinge Loss, 如 SVM image.png Huber 损失常用于回归树与比平方损失相比,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(蓝色)的对比以 w∈R2win 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。
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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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  • 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
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  • CVRP 2017|DLP-CNN & center loss & Island loss

    center loss: 是第 个样本所在类的标签, 是第 个样本对应的特征向量(全连接层之后,决策层之前提取到的特征), 是第 个样本所在类的所有样本的中心点处,通过最小化the center lossLP loss:xx是同一label下,距离样本 最近的 个样本(但是感觉这样会引起小团体的问题),按作者的说法是,LP loss相较于ceter loss更适用于多模态的分布情况,而不是说把所有样本往单一的中心点去靠拢Island loss:考虑到不同类之间可能会有重叠,作者提出了Island loss,缩小类内距的同时,增大类间距。第一项惩罚样本与中心的距离,第二项惩罚类与类之间的相似性,Island loss将相同的表情推向一起,将不同的表情相互推开。
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  • Caffe Loss 层 - LossLayers

    Caffe Loss 层Loss 计算的是网络输出的 target 值与真实label之间的误差,最小化以优化网络.Loss 值由 forward-pass 计算得到,并在 backward-pass 计算关于 loss 的梯度值.Caffe 主要提供了以下 Loss 层:1.type: EuclideanLoss bottom: pred bottom: label top: loss loss_weight: 1}3.bottom: label top: loss hinge_loss_param { norm: L2 }}6.Loss层 - HingelossLayer - caffe Namespace Reference - 机器学习中的损失函数 (着重比较:hinge loss vs softmax loss)
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  • Typical Loss and its gradient

    MSE(Mean Squared Error)$loss = sum(y-hat{y})^2$$L2-norm = ||y-(xw+b)||_2$$loss = norm(y-(xw+b))^2$介绍一下各种(torch.ones(1), x*w)# 对其求导时直接对设定的loss使用.backward()函数mse.backward()# 对设定的loss信息进行从后向前传递# 使用参数.grad函数即可输出相应的求导信息print(w.grad)输出tensor(,)在此总结两种求导方法torch.autograd.grad(loss, ),该函数返回的是$frac{nablatext{loss}}{nabla{w1}},frac{nablatext{loss}}{nabla{w2}},...$loss.backward(),想查看某个变量的导数信息,直接调用.grad即可。例如print(w1.grad)
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  • Caffe Loss层 - HingelossLayer

    HingelossLayer计算 one-of-many 分类任务的 hinge loss.Hinge Loss 概念image.png?weight_filler { type: gaussian std: 0.01 } bias_filler { type: constant value: 0 } }} layer { name: losstype: HingeLossMultiLabel bottom: fc8voc bottom: label top: loss}ReferenceHinge loss - wikipediaHingeLossLayer
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  • 【损失函数合集】Yann Lecun的Contrastive Loss 和 Google的Triplet Loss

    ,是对Contrastive Loss的改进。Triplet Loss原理Triplet Loss是Google在2015年发表的FaceNet论文中提出的,论文原文见附录。代码实现简单提供一个Triplet Loss训练Mnist数据集的Keras代码,工程完整地址见附录:def triplet_loss(y_true, y_pred): Triplet Loss的损失函数= pos_dist - neg_dist + TripletModel.MARGIN loss = K.maximum(basic_loss, 0.0) print model - triplet_lossshape: %s % str(loss.shape) return loss 可以来感受一下Triplet Loss训练Mnist时Loss下降效果,几乎是线性下降:?
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  • Pytorch - Cross Entropy Loss

    size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True)作用 针对单目标分类问题, 结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 来计算 loss(2, 3, requires_grad=True) # target, N target = torch.empty(2, dtype=torch.long).random_(3)output = losssize_average=True, reduce=True)image.pngimage.png 例示:import torch import torch.nn as nn sig = nn.Sigmoid()loss= nn.BCELoss()input = torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3).random_(2)output = lossBCEWithLogitsLossclass torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True, reduce=True)image.png 该 loss
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  • Pytorch - Cross Entropy Loss

    True, ignore_index=-100, reduce=True)image.pngimage.png 例示: # 1D import torch import torch.nn as nn loss(2, 3, requires_grad=True) # target, N target = torch.empty(2, dtype=torch.long).random_(3)output = losstorch.nn.KLDivLoss(size_average=True, reduce=Trueimage.pngimage.png 相对熵, 也叫 KL 散度, Kullback-Leibler divergence Losssize_average=True, reduce=True)image.pngimage.png 例示:import torch import torch.nn as nn sig = nn.Sigmoid()loss= nn.BCELoss()input = torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3).random_(2)output = loss
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  • 深度学习: softmax loss 计算

    转载自caffe层解读系列-softmax_loss:计算过程softmax_loss的计算包含2步:(1)计算softmax归一化概率?(2)计算损失?这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为,减去最大值后为, 然后计算归一化概率得到, 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130可选参数(1) ignore_labelint如果指定值,则label等于ignore_label的样本将不参与Loss计算,并且反向传播时梯度直接置0.(2) normalizebool型变量,即Loss会除以参与计算的样本总数;否则Loss等于直接求和
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  • CenterNet之loss计算代码解析

    iantPandaCV导语本文主要讲解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附代码实现。举个例子(CenterNet中默认 ): 的情况下,如果 ,那么loss= ,这就是一个很大的loss值。如果 , 那么loss= , 这个loss就比较小。如果 , 那么loss= ,如果 ,那么loss= ,这就是一个很大的loss值。如果 , 那么loss= , 这个loss就比较小。, batch, batch)w_h_loss = _reg_loss(w_h_, batch, batch) # 进行loss加权,得到最终lossloss = hmap_loss + 1 * reg_loss() if num_pos == 0: loss = loss - neg_loss # 只有负样本 else: loss = loss - (pos_loss + neg_loss) num_pos
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  • focal loss理解及实现要点

    focal loss 实现要点focal loss在实现时,有三个要点:正确的focal loss公式计算p的最后加上sigmoid operation以保证数值稳定性输出层需要设置正确的bias第2条的妙用这条比较明显第3条的妙用如果不设置合适的bias的话,focal loss的表现可能会不如L1或者L2 loss(自己实现过)。这样会带来训练不稳定(loss-> Nan)或者训练不出好结果(loss一直下降,但AP趋近于0)的问题。解释:最后一层的输出loss = wx + b, wx = -logp_t, loss = -logp_t-log((1-pi)pi)=-log(p_t*(1-pi)pi)。Referencecross entropy lossfocal loss example in CornerNetFocal Loss for Dense Object Detection
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