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 ...
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2021-09-21 20:23:00
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# 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
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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
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2023-07-28 14:23:46
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《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
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2023-06-04 13:38:15
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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”。
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2023-05-26 23:07:53
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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
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2022-08-01 11:03:00
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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
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2023-10-17 11:05:54
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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 +
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
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2023-09-04 14:13:22
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1.激活函数（1）阶跃型激活函数： 2.损失函数 softmax loss：①softmax②cross-entroy loss 组合而成的损失函数用来评测模型预测值f(x)与真实值y的相似程度，损失函数越小，模型鲁棒性越好，损失函数指导模型学习。根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的是学习一组参数，使预测值与真值无限接近。(1)softmax z：某个神经网络全
这篇博客主要想解释一下tensorflow中crf模块的几个函数的输入输出是什么意思。作为预备知识，建议英文好的同学先看下这篇博客，这篇博客有8个小节，前5个小节比较通俗易懂，后3个小节感觉不太理解。当然我也会先讲一下bilstm+crf的基本原理，主要讲一下模型的损失函数。一、预备知识 &n
在正文开始之前，先说下关于 Loss Function、Cost Function 和 Objective Function 的区别和联系。在机器学习的语境
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
目标检测任务的损失函数一般由 Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。 Bounding Box 回归损失函数近些年的发展过程是：Smooth L1 Loss --> IoU Loss（2016）–> GIoU Loss（2019）–> DIoU Loss（2020）–&
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2023-08-21 12:46:03
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从入门到掌握：深入理解机器学习中的损失函数在机器学习中，损失函数（loss function）是一个非常重要的概念。损失函数的作用是度量模型预测值与真实值之间的差距，并且帮助我们优化模型参数，以使预测值更加接近真实值。本文将详细介绍机器学习中的损失函数，包括其原理和实际应用，以及如何使用Python代码来实现它们。1. 损失函数的介绍在机器学习中，损失函数是模型预测值和真实值之间差异的度
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2023-08-16 18:36:20
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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：
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2023-12-10 16:03:51
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大家好呀，“1805拱火王”又回来啦！！最近沉迷审稿和写论文，过程中接触了一些损失函数，相信对于新手小伙伴来说刚接触机器学习并不明白损失函数的本质和作用时什么？那我们接下来几片文章就来细细道来有关损失函数的科普。本文开始会陆陆续续给大家讲解有关损失函数的内容，是一个新坑啊，本人平时嘻嘻哈哈，重度拖延症+真理癌（学什么都喜欢从0开始，当然这是自己总结的），所以文章比较啰嗦，大家就当看娱乐小说一样，一
目录一、什么是损失函数？二、为什么需要损失函数？三、损失函数的分类1.分类损失1.1 Categorical Cross Entropy Loss1.2 Binary Cross-Entropy1.3 KL-divergence Loss2.回归损失2.1 MSE Loss2.2 MAE Loss2.3 Pseudo-Huber Loss2.4 对比一、什么是损失函数？简单的理解就是每一个样本经过
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在深度学习中，损失函数是评估模型预测结果与真实标签之间的差距的重要指标。选择合适的损失函数可以帮助模型更好地学习数据的特征并提高模型的精度。本文将介绍几种常见的深度学习常规损失函数，并结合代码示例进行说明。
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均方误差是最常见的回归问题损失函数，计算方法是预测值与真实值之间的差值的平方和。在神经网
