损失专题
PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
文章目录 nn.MSELoss() 均方误差损失函数参数数学公式元素版本 要点附录 参考链接 nn.MSELoss() 均方误差损失函数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared err
深度学习常见概念解释（四）——损失函数定义，作用与种类（附公式和代码）
损失函数 前言定义作用种类1. 均方误差损失（Mean Squared Error Loss，MSE）公式特点和优点缺点使用场景示例代码在机器学习框架中的使用总结 2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）公式特点和优点使用场景示例代码在机器学习框架中的使用总结 总结 前言 在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）起着至关重要的作用。它是模型
django使用uuid的坑，据说有外国公司已经为此损失了超1w刀
错误的代码 import uuid from django.db import models class MyModel(models.Model): id = models.CharField(max_length=32, primary_key=True, editable=False, default=str(uuid.uuid4())) # 其他字段... 上述代码错误的地
深度学习：关于损失函数的一些前置知识（PyTorch Loss）
在之前进行实验的时候发现：调用 Pytorch 中的 Loss 函数之前如果对其没有一定的了解，可能会影响实验效果和调试效率。以 CrossEntropyLoss 为例，最初设计实验的时候没有注意到该函数默认返回的是均值，以为是总和，于是最后计算完 Loss 之后，手动做了个均值，导致实际 Loss 被错误缩放，实验效果不佳，在后来 Debug 排除代码模型架构问题的时候才发觉这一点，着实花费了
PyTorch nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数详解和要点提醒
文章目录 前置知识nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失参数数学公式带权重的公式（weight）标签平滑（label_smoothing） 要点 附录参考链接 前置知识 深度学习：关于损失函数的一些前置知识（PyTorch Loss） nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=N
lossfunction， 损失函数的作用
Loss function L: input:a function, output :how bad it is; L(f) = L(w,b) lossfunction：可以衡量一组参数的好坏。 函数的目标是：找到一组使得loss最小的w和b。 方法为：gradient descent
模式分解的概念(下)-无损连接分解的与保持函数依赖分解的定义和判断、损失分解
一、无损连接分解 1、定义 2、检验一个分解是否是无损连接分解的算法 输入与输出 输入： 关系模式R（U，F），F是最小函数依赖集 R上的一个分解 输出： 判断分解是否为无损连接分解 （1）建立一张k行n列的表，每行对应分解中的一个关系模式，每列对应一个属性，若属性，则在i行j列处填，否则填 （2）对形如的函数依赖，检查X属性列上值相同的行，其所对应的Y属性列上的
损失函数 （loss function）
损失函数 损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的参数估计（parametric estimation），在宏观经济学中被用于风险管理（risk
2020年以来的图像分割进展：结构，损失函数，数据集以及框架
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Derrick Mwiti 编译：ronghuaiyang 导读 给大家总结了2020年以来的图像分割领域的进展，包括了结构，损失函数，数据集以及框架。 在这篇文章中，我们将深入探讨使用深度学习的图像分割。我们将讨论： 什么是图像分割，图像分割的两种主要类型图像分割的架构用于图像分割的损失函数框架，你可以用在你图像分割项目
Adaloss: 用于关键点定位的自适应损失函数
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Jae Duk Seo 编译：ronghuaiyang 导读 逐步的增加训练的难度，让模型越来越准确。 这里给大家介绍关键点定位的另一个损失函数，但现在我们使用的是热图，我们使用2D概率图。(但这种损失有点特殊，因为它会自适应ground truth数据，并进行梯度控制)。 因此，某些损失的值会更集中，如中小损失。 对于任何
机器学习案例｜使用机器学习轻松预测信用卡坏账风险，极大程度降低损失
01、案例说明 对于模型的参数，除了使用系统的设定值之外，可以进行再进一步的优化而得到更好的结果。RM提供了几种参数优化的方法，能够让整体模型的效率提高。而其使用的概念，仍然是使用计算机强大的计算能力，对于不同的参数组合进行准确度评估，使用硬算的方式选出最优的参数。这个也是机器学习里面的另外一个特点与优势。 本案例讨论的是：对于信用卡公司需要判断客户会不会变成坏账（Default），从而预先防
数据压缩可能会损失哪些类型的数据信息？
数据压缩可能会损失哪些类型的数据信息？ 数据压缩是一种减少数据存储空间和传输时间的技术，但并非所有数据都能被有效地压缩，而且压缩过程中可能会丢失某些类型的信息。主要的损失可能包括： 结构信息：对于结构化的数据（如表格、固定格式文件），如果压缩算法不考虑这些结构，可能会破坏原始数据的对齐或布局，导致解析时出错。 冗余信息的丢失：虽然数据中有大量冗余，但并非所有重复都是无用的。有些情况下，压缩可
深度学习之BCE损失介绍
在深度学习中,BCE (Binary Cross-Entropy) 损失是一种常用的损失函数,主要应用于二分类问题,通过优化该损失来训练模型,使预测概率尽可能接近真实标签。 1. BCE 损失的定义 对于一个样本 x，其真实标签为 y（0 或 1），模型输出的预测概率为 p，则 BCE 损失计算公式为: BCE = -y * log(p) - (1 - y)
转型AI产品经理（11）：“损失规避”如何应用在Chatbot产品中
损失规避是行为经济学和心理学中的一个重要概念，它揭示了人们在面对潜在的收益和损失时，表现出对损失的强烈偏好避免，相比于获得同等价值的利益，人们对损失的感受更为强烈。它主要有以下特征： 1、不对称性 损失规避体现了人们在风险决策中的一种不对称性，即"损失所带来的负面效用"大于"同等大小的收益"所带来的正面效用。 2、风险偏好反转 在涉及收益时，人们通常表现出风险厌恶，倾向于选择确定的收益而非
汇总|目标检测中的数据增强、backbone、head、neck、损失函数
一、数据增强方式 random eraseCutOutMixUpCutMix色彩、对比度增强旋转、裁剪 解决数据不均衡： Focal losshard negative example miningOHEMS-OHEMGHM（较大关注easy和正常hard样本，较少关注outliners）PISA 二、常用backbone VGGResNet（ResNet18，50，100）Re
【Python/Pytorch - 网络模型】-- TV Loss损失函数
文章目录 文章目录 00 写在前面01 基于Pytorch版本的TV Loss代码02 论文下载 00 写在前面 在医学图像重建过程中，经常在代价方程中加入TV 正则项，该正则项作为去噪项，对于重建可以起到很大帮助作用。但是对于一些纹理细节要求较高的任务，加入TV 正则项，在一定程度上可能会降低纹理细节。 对于连续函数，其表达式为： 对于图片而言，即为离散的数值，求每一
DL基础补全计划(二)---Softmax回归及示例（Pytorch，交叉熵损失）
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 Windows 10VSCodePython 3.8.10Pytorch 1.8.1Cuda 10.2 前言 在《DL基础补全计划(一)—线性回归及示例（Pytorch，平方损失）》（https://blog.csdn.net/u011728480/a
the histogram of cross-entropy loss values 交叉熵损失值的直方图以及cross-entropy loss交叉熵损失
交叉熵损失值的直方图在机器学习和深度学习中有几个重要的作用和用途： 评估模型性能: 直方图可以帮助评估模型在训练数据和测试数据上的性能。通过观察损失值的分布，可以了解模型在不同数据集上的表现情况。例如，损失值分布的形状和范围可以反映模型对训练数据的拟合程度以及在测试数据上的泛化能力。 检测过拟合和欠拟合: 直方图可以显示训练数据和测试数据的损失值分布是否存在偏差。过拟合情况下，模型在训练数据
【Python/Pytorch - 网络模型】-- 手把手搭建3D VGG感知损失模型
文章目录 文章目录 00 写在前面01 基于Pytorch版本的3D VGG代码02 论文下载 00 写在前面 感知损失：对于提升图片的肉眼可见细节，效果十分明显；对于一些指标如（SSIM、PSNR）这些，效果不明显。 在01中，可以根据3D VGG的网络结构，进行模块化编程，主要包括VGG3D模块。 在模型调试过程中，可以先通过简单测试代码，进行代码调试。 01 基于P
【机器学习300问】114、什么是度量学习？三元组损失又是什么？
这些天都在加强自己的CV基本功，之前做过的人脸识别项目里有很多思考，在学习了这些基础知识后，我再次回顾了之前的人脸识别项目。我发现，很多之前困惑不解的问题现在都有了清晰的答案。 一、什么是度量学习？ 度量学习也称为距离度量学习或相似度学习。目标是学习有效的距离或相似度度量，使同类样本之间的距离小、不同类样本之间的距离大，以提高分类或聚类准确性。常见方法有对比学习
GAN网络生成:感知损失(Perceptual Losses)
Reference: http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/54025243 本文是参考文献[1]的笔记。该论文是Li Fei-Fei名下的论文。 引入 最近新出的图像风格转换算法，虽然效果好，但对于每一张要生成的图片，都需要初始化，然后保持CNN的参数不变，反向传播更新图像，得到最后的结果。性能问题堪忧。 但是图像风
深入理解交叉熵损失 CrossEntropyLoss - 最大似然估计
深入理解交叉熵损失 CrossEntropyLoss - 最大似然估计 flyfish 下面有详细的例子和公式的说明。 最大似然估计的概念 最大似然估计是一种统计方法，用来估计模型参数，使得在这些参数下观测到的数据出现的概率（即似然）最大。 具体步骤 定义似然函数： 给定一个参数化的概率模型 P ( X ∣ θ ) P(X|\theta) P(X∣θ)，其中 θ \theta θ
深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 乘积符号在似然函数中的应用
深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 乘积符号在似然函数中的应用 flyfish 乘积符号prod，通常写作 ∏ \prod ∏，它类似于求和符号 ∑ \sum ∑，但它表示的是连续乘积。我们来看一下这个符号的具体用法和例子。 乘积符号 ∏ \prod ∏ 乘积符号 ∏ \prod ∏ 用于表示一系列数的乘积。其具体形式如下： ∏ i = 1 n a i \p