在构建好神经网络之后，我们需要对神经网络进行更新，更新的依据就是根据实际数据在网络上的表现，求出我们的期望target和实际上的值eval之间的差距，也就是loss，然后使用优化器更新网络使得loss变小。1.损失函数 pycharm提供了很多现成的损失函数，但是在遇到实际问题时需要根据我们遇到的问题自己
一、发展背景及基本框架梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的 SGD 或者 SGD with Momentum 等。深度学习优化算法的发
机器学习算法=模型表征+模型评估+优化算法 【1】模型表征：各种机器学习模型【2】模型评估：各种损失函数；【3】优化算法：各种优化算法；优化算法所做的事情就是在模型表征空间中找到模型评估指标最好的模型。问题背景（矛盾）： 传统优化理论：基于全量数据、凸优化； 实际场景：大规模、高度非凸的优化问题；一.损失函数（7个）1.1针对二分类问题的损失函数1.0-1损失函数 优点：可以直观刻画错误率 缺点：
转载
2023-12-10 16:03:51
201阅读
最优化 Optimization策略#1：一个差劲的初始方案：随机搜索(可直接跳到第三个方法哦)策略#2：随机本地搜索(可直接跳到第三个方法)策略#3：跟随梯度（great !）1 利用有限差值计算梯度/数值梯度法2 微分分析计算梯度图像的特征表示 对于图像数据 xi，如果基于参数集 W 做出的分类预测与真实情况比较一致，那么计算出来的损失值 L就很低。现在介绍第三个，也是最后一个关键部分：最
目录1.损失函数1.1 支持向量机SVM 1.1.1 SVM的代价函数及优化目标1.1.2 如何理解将SVM成为大间距分类器1.1.3 大间距分类器的数学原理1.1.4 SVM核函数（构建非线性分类器） 及控制点的选择1.1.5 构建自己的SVM1.2 softmax分类器 1.3 softmax VS SVM2.优化 2.1 梯度下降法 2.2
转载
2024-01-22 20:51:34
68阅读
线性回归拟合的损失函数 损失函数使用均方差。大概就能明白损失函数是个什么东西了。 import tensorflow as tf X=tf.placeholder(tf.float32,name='X') Y=tf.placeholder(tf.float32,name='Y') w0=tf.var ...
转载
2021-09-21 20:23:00
345阅读
2评论
# 深度学习 损失函数的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，下面我将告诉你如何实现深度学习中的损失函数。首先，我们需要明确整个实现流程，可以使用下表来展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ------ |
| 1 | 定义模型和损失函数 |
| 2 | 准备训练数据 |
| 3 | 计算模型的输出 |
| 4 | 计算损失函数的值 |
| 5 | 更新模型参数
原创
2023-10-13 07:41:02
129阅读
疑问：fc=torch.nn.Linear(n_features,1)
criterion=torch.nn.BCEWithLogitsLoss() # Loss
optimizer=torch.optim.Adam(fc.parameters()) # optimizer
for step in range(n_steps):
if step:
optimizer.
author:DivinerShi 停止更新，看到一个很完整的笔记：http://cs231n.github.io/ 线性分类器损失函数与最优化假设有3类 cat car frog第一列第二行的5.1表示真实类别为cat，然后分类器判断为car的的分数为5.1。那这里的这个loss怎么去计算呢？这里就要介绍下SVM的损失函数，叫hinge loss。 如上图所示，我们去计算第一列的损失，计算方法如
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值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，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ
深度学习中的所有学习算法都必须有一个 最小化或最大化一个函数，称之为损失函数（loss function），或“目标函数”、“代价函数”。损失函数是衡量模型的效果评估。比如：求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法：梯度下降详解（比如：全批量梯度下降 Batch GD、随机梯度下降 SGD、小批量梯度下降 mini-batch GD、Adagrad法，Adadelta法、Adam法等）。损失函数
转载
2023-07-28 14:23:46
184阅读
一、损失函数和优化损失函数的定义 把参数矩阵W当作输入，看一下预测结果与GT的差距，然后定量的评估W的好坏的函数，称为损失函数（loss function）。优化的定义 在W的可行域中找到最优W的取值的一种有效方法。损失函数的公式化定义 在一个数据集中，通常包括若干的x和y。其中x指的是输入数据data，在图像分类问题中即为图片每个像素点所构成的数据集；y指的是标签label或者目标target，
转载
2023-12-27 10:51:09
131阅读
损失函数一、图像分类交叉熵二、目标检测2.1 Focal loss2.2 L1，L2，smooth L1损失函数2.3 IOU Loss2.4 GIOU2.5 DIOU和CIOU三、图像识别3.1 Triplet Loss3.2 Center Loss3.3 Sphereface3.4 Cosface3.5 Arcface 在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型
转载
2023-10-17 11:05:54
573阅读
一个深度学习项目包括了: 模型设计、损失函数设计、梯度更新方法、模型保存和加载和模型训练，其中损失函数就像一把衡量模型学习效果的尺子，训练模型的过程就是优化损失函数的过程，模型拿到数据之后有一个非常重要的环节: 将模型自己的判断结果和数据真实的情况做比较，如果偏差或者差异特别大，那么模型就要去纠正自己的判断，用某种方式去减少这种偏差，然后反复这个过程，知道最后模型能够对数据进行正确的判断损失函数和
转载
2022-08-01 11:03:00
314阅读
深度学习（tensorflow）中的所有学习算法都必须 有一个 最小化或最大化一个函数，称之为损失函数（loss function），或“目标函数”、“代价函数”。
转载
2023-05-26 23:07:53
216阅读
《Python深度学习》第三章神经网络入门部分内容，有关神经网络的层和损失函数选取。一、层的选取 1.2D张量，选取全连接层，也叫密集连接层，Keras中对应Dense，例如像神经网络中加入一个512输入，32输出的Dense层network.add(layers.Dense(32, input_shape=(512,)) 2.3D张量，选取循环层（LSTM） 3.4D张量，选取
转载
2023-06-04 13:38:15
172阅读
类别损失1.交叉熵损失 Cross Entropy Loss分类结果越好，交叉熵越低。二元交叉熵损失，主要解决二分类问题。 2.focal loss FL在交叉熵损失的基础上加了一个因子 (1 − pt)γ，设置γ > 0减少了分类良好的示例的相对损失，将更多的注意力放在难以分类的错误示例上。softmax loss逻辑回归&n
转载
2023-09-04 14:13:22
140阅读
1.什么是损失函数
损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值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，模型认为性能就越好。
2.损失函数，代价函数和目标函数的区别
损失函数：计算的是一个样本的误差
代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均
目标函数：代价函数 +
转载
2024-01-10 22:34:33
73阅读
一、常见激活函数及分类【激活函数的饱和】定义：x趋向于正无穷或者负无穷时，函数导数趋近于0，此时称为饱和；饱和激活函数：sigmod、tanh非饱和激活函数：ReLU、Leaky Relu、gelu二、激活函数作用给神经网络引入非线性元素，使神经网络可以完成非线性映射。如果不使用激活函数，无论神经网络有多少层，都只是线性组合而已。三、激活函数介绍+优缺点分析3.1 sigmodsigmoid函数输
转载
2023-11-09 15:51:57
110阅读
损失函数和优化函数的重要性：深度神经网络中的的损失用来度量我们的模型得到的的预测值和数据真实值之间差距，也是一个用来衡量我们训练出来的模型泛化能力好坏的重要指标。对模型进行优化的最终目的是尽可能地在不过拟合的情况下降低损失值。损失函数：1.均方误差函数均方误差（Mean Square Error）函数计算的是预测值与真实值之差的期望值，可用于评价数据的变化程度，其得到的值越小，则说明模型的预测值具
