贝叶斯部分参考：，感谢大佬考虑二分类任务，标记输出y 属于{0，1}，而线性回归模型产生的预测值是实际值。于是，我们需将实值转换成0/1值。Sigmoid函数可以很好的实现这一目标： &nbs
前言本文中对论文的构建网络部分通读，训练部分暂时忽略，代码构建同样只做网络构建，不进行训练测试和预测（或许会另写一篇）。理论论述卷积网络配置有A-E6种，权重层不断增加。 表二是不同配置的参数的数量。网络结构论文中的网络结构解析2.1 ARCHITECTURE输入224*224的RGB图片。 唯一的预处理是输入的图片的每个像素点减去训练集的平均RGB值。 使用3*3的过滤器。 在其中一个配置，甚至
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2023-12-11 13:02:36
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第三章.神经网络的学习 3.1 损失函数损失函数是表示神经网络性能“恶劣程度”的指标，即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大程度上不一致。均方误差(mean_squared_error) 1).公式：参数说明：yk：神经网络输出tk：监督数据k：数据维度 2).代码实现：import numpy as np
# 均方误差
def mean_squared_error(y, t):
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2023-08-30 16:16:12
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Tensorflow2.0笔记本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师目录Tensorflow2.0笔记4 损失函数4.1 均方误差损失函数4.2 交叉熵损失函数4.3 自定义损失函数4 损失函数 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。回归和分类是监督学习中的两个大类。4.1 均方误差损失函数 均方误差（Mean Square Error）是回归问
通过分析源代码，得到Sklearn中二分类问题的交叉熵计算方法~
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则
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2023-11-23 13:17:49
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纯粹个人兴趣，所以想回顾一下数学知识，下面是log的知识点 在数学中，对数是对求幂的逆运算，正如除法是乘法的倒数，反之亦然。 这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字（基数）的指数。 在简单的情况下，乘数中的对数计数因子。更一般来说，乘幂允许将任何正实数提高到任何实际功率，总是产生正的结果，因此可以对于b不等于1的任何两个正实数b和x计算对数。 如果a的x次方等于N（a>0，且a不等于
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2023-12-01 12:05:05
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1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
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2024-01-17 16:32:34
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# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
机器学习常见算法分类汇总 机器学习常见算法分类汇总 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里 IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法
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2016-07-04 01:39:00
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问题线性回归损失函数为什么要用平方形式？问题背景这是在阿里一面中遇到的问题，当时我的回答是损失函数是是模型预测值与真实值之间的一种距离度量，我们可以计算出每个样本的预测值与真实值之间的距离，全部加起来就得到了所谓的损失函数。而距离的度量可以采用预测值与真实值之间差的绝对值，或者两者之差的平方，当然更高次的也行，只要你喜欢。正如问题所述，为什么我们一般使用的是两者之差的平方而不是两者只差的绝对值呢？
代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
1.对数源于指数，是指数函数反函数 因为：y = ax 所以：x = logay2. 对数的定义 【定义】如果 N=ax（a>0,a≠1），即a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作： x=logaN 其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做 “以a为底N的对数”。 2.1对数的表示及性质： 1.以a
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2023-07-05 00:37:03
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BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
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2023-10-08 00:15:37
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1 交叉熵(Cross Entropy) 考虑一种情况，对于一个样本集，存在两个概率分布 $p(x)$ 和 $q(x)$，其中 $p(x)$ 为真实分布，$q(x)$ 为非真实分布。基于真实分布 $p(x)$ 我们可以计算这个样本集的信息熵也就是编码长度的期望为： $H(p)=-\sum \limi ...
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2021-07-20 15:52:00
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损失函数我们之前讲了我们对于一张图片，我们对其进行打分，代表它被分为某一类的可能性，那么我们需要建立一个损失函数来对这个分类器的好坏进行衡量我们定义SVM损失函数有如下形式。SVM只是一个二元分类器，我们将其进行推广到多元的情况，定义了SVM损失函数。我们将正确类的打分与其他类打分做差，如果差值大一某个阈值（在下图例子中阈值为1），则损失函数为0,；若小于阈值，我们将损失函数定义为二者之差加上阈值
parallel.for一定是用来处理计算限制的操作的，其中涉及到线程同步和委托调用等的性能损耗。所以，对于一个数组中的元素进行简单操作却使用parallel必然会导致性能下降。 如： public static void MultiplicateArrayParallel(double[] array,double factor){
Parallel.For(0,array.Length,i=
损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
本文将给出NLP任务中一些常见的损失函数（Loss Function），并使用Keras、PyTorch给出具体例子。 在讲解具体的损失函数之前，我们有必要了解下什么是损失函数。所谓损失函数，指的是衡量模型预测值y与真实标签Y之间的差距的函数。本文将介绍的损失函数如下：Mean Squared Error（均方差损失函数）Mean Absolute Error（绝对值损失函数）Binary
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2023-09-04 21:58:54
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目录1.KNN（最近邻分类）在图像分类中的应用2.线性分类器3.损失函数3.1SVM（支持向量机）—— Hinge Loss3.2正则化3.3 Softmax 分类器（多分类逻辑回归）4.优化器 1.KNN（最近邻分类）在图像分类中的应用 如图所示，左侧为待检测图像，右侧为已知图像类别的图像。将待检测图像与每个已知类别的图像进行L1或L2距离的计算，所得距离越小二者图片相似度越高。将右侧图像按照
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
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2024-01-20 22:37:50
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