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深度学习之——损失函数（loss)

标签：深度学习 python

本文的目的介绍损失函数，以及它们的基本原理。

深度学习之损失(Loss)函数的介绍【详解】

标签：深度学习

深度学习之损失函数的介绍

如何通过python画loss曲线的方法

标签： python loss曲线

主要介绍了如何通过python画loss曲线的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

常用Loss总结

标签：深度学习神经网络 pytorch

1. BCELoss 用于二分类任务，二值交叉熵(Binary Cross Entropy)。公式如下，其中y是真实值，是预测值：使用方式如下： class torch.nn.BCELoss Examples:: >>> m = nn.Sigmoid() >>&gt...

模型训练——Loss函数归纳汇总

上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》是在知乎写的第一篇文章，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。...

神经网络loss大全

标签：神经网络深度学习人工智能

损失函数loss大全

PR曲线、Loss曲线代码（用python把txt文件中的数据提取出来画线）

标签： python PR曲线 Loss曲线

loss曲线是指训练神经网络时，损失函数（loss function）在每个训练批次（batch）或每个训练周期（epoch）的取值变化情况。通常来说，随着模型的训练，损失函数的取值会逐渐减小，表示模型在训练数据上的拟合效果...

类别不均衡问题之loss大集合：focal loss, GHM loss, dice loss 等等

标签：机器学习深度学习 python

最近在工作中也是碰到这个问题，花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式，主要实践了“魔改”loss（focal loss, GHM loss, dice loss 等），整理如下。所有的 Loss 实践代码在这里：...

Python绘制loss曲线、准确率曲线

标签： python 机器学习人工智能

使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。...

神经网络调参：loss 问题汇总（震荡/剧烈抖动，loss不收敛/不下降）

标签：神经网络 caffe 深度学习

一、模型不收敛主要有以下几个原因： ...当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发生溢出，bp后所有的weight会变成NAN，然后从此之后weight就会一直保持NAN，于是loss...

Focal Loss的理解以及在多分类任务上的使用(Pytorch)

标签： focal loss 损失函数深度学习

理解关键点一二分类和多分类的交叉熵的区别二分类交叉熵多分类交叉熵理解关键点二多分类和二分类focal loss 理解关键点三 alpha到底该如何设置

CE Loss，BCE Loss以及Focal Loss的原理理解

标签：深度学习人工智能算法

想象画在图上就是横坐标（自变量）是随机变量。根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。

关于 train loss、val loss训练时遇到的问题

标签：深度学习神经网络

数据集说明训练集是用于模型的训练的样本集合，确定模型的权重参数。训练集的数量随着模型的复杂度要增多。反向传播确定最优参数。 ...验证集用于验证模型的评估、模型的选择、参数的调整。...选择模型、调整超参、...

深度模型 loss为nan解决方案详解

标签： loss nan 解决方案

1.loss为nan 深度模型进行训练的时候，经常出现loss为nan的情况。比如某一次训练过程的输出如下： Epoch 1/50 1/303 [..............................] - ETA: 0s - loss: 278.5685 - accuracy: 0.0000e+00 47/303...

损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）

标签：深度学习人工智能 BCELoss

BCE（Binary CrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>...

25_PyTorch的十九个损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、...

1.20.1.L1Loss（L1范数损失） 1.20.2.MSELoss（均方误差损失） 1.20.3.CrossEntropyLoss （交叉熵损失） 1.20.4.CTCLoss（连接时序分类损失） 1.20.5.NLLLoss（负对数似然损失） 1.20.6.PoissonNLLLoss (目标泊松...

quality focal loss & distribute focal loss 详解（paper, 代码）

标签：深度学习计算机视觉人工智能

QFL， DFL

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

标签：负对数似然交叉熵损失 nllloss

NLLLoss 负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，xxx 是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。yyy是样本对应的类别标签，每个...

loss函数之L1Loss，MSELoss，SmoothL1Loss, HuberLoss

标签： mae mse 均方误差

L1Loss 平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，losslossloss计算如下: loss=1N∑n=1Nlnloss=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} l_{n}loss=N1∑n=1Nln 其中，ln=∣xn...

IoU Loss综述（IOU,GIOU,CIOU,EIOU,SIOU,WIOU）

标签：深度学习人工智能

边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。

损失函数解读之 Focal Loss

标签：深度学习人工智能损失函数

论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection 目录什么是正负样本极不平衡？ two-stage 样本不平衡问题 one-stage 样本不平衡问题交叉熵损失函数 Focal Loss 代码实现Pytorch 什么是正负样本极不...

损失函数（lossfunction）的全面介绍（简单易懂版）

标签：深度学习机器学习 pytorch

此篇文章会带你快速了解lossfunction（损失函数），用简单的语言，方便理解！！！！！

Triplet Loss原理及实现

标签：深度学习 pytorch 机器学习

Triplet Loss的动机一个好的特征提取器，应该尽可能的做到同类别样本映射出来的特征会聚集在一起，而不同类别的样本映射出来的特征应该要相互远离。为了达到这个目标，Triplet Loss显式的在Loss里面要求：不同类别...

FocalLoss原理通俗解释及其二分类和多分类场景下的原理与实现

标签：分类机器学习深度学习

FocalLoss原理通俗解释及其二分类和多分类场景下的原理与实现

从loss处理图像分割中类别极度不均衡的状况---keras

标签：图像分割 keras dice loss

最近在做小目标图像分割任务（医疗方向），往往一幅图像中只有一个或者两个目标，而且目标的像素比例比较小，选择合适的loss function往往可以解决这个问题。以下是我的实验比较。场景： 1.U-Net网络 2. keras...

【深度学习】锚框损失 IoU Loss、GIoU Loss、 DIoU Loss 、CIoU Loss、 CDIoU Loss、 F-EIoU Loss

标签：深度学习

文章目录IoU Los （Intersection over Union）GIoU Loss（考虑重叠面积）Generalized Intersection over UnionDIoU Loss（考虑重叠面积，中心点距离）Distance IoUCIoU Loss（考虑重叠面积，中心点距离，宽高比）...