损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失，公式可以表示为： ? 当然，只是举个例子，如果较真的话，还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总的成本函数，一般针对整体，根据上面的例子，这里的成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛的称呼，我们一般都是先确定目标函数，然后再去优化它。...比如在不同的任务中，目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数（增强学习） 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本...（或损失）函数（CART，决策树回归，线性回归，线性适应神经元） 最大化log-相似度或者最小化信息熵损失（或者成本）函数 最小化hinge损失函数（支持向量机SVM） etc.
时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列预测任务吗？...点误差损失函数的问题在于，模型可能无法预测出准确的形状，而只是找到一种最简单的方法让点预测结果误差最小。...为0： 对于Uniform Amplification，也是类似的道理，预测结果和真实结果的比值都为k，那么两个序列的loss为0： 对于其他3种关系，并不适合用于度量两个序列形状的不变性。...第一个损失函数是Amplitude Shifting Invariance with Softmax，目标是让所有时刻的预测结果和真实结果的距离是一个常数k。...为了达成这个目标，文中使用了softmax函数。Softmax中传入各个时间点的预测结果和真实结果的距离，只有当所有距离都相同时候，这个函数才会得到最小值。
预测函数 ---- 逻辑函数我们知道，它是一种常见的S型函数，本来是用于研究人口增长模式的。...它的公式和对应的形状也很简单： 而线性方程： 把线性方程代入逻辑函数，得到的就是我们逻辑回归算法的预测函数： 相当于线性函数是逻辑回归的核函数。...损失函数 ---- 有了预测函数还不行，机器学习关键在于学习，而学习的关键就是损失函数，一个定义良好的损失函数是非常重要的。...因此，我们需要一个更好的定义。 实际上，逻辑回归预测函数的损失通常是如下定义的： 看图形就更加清楚了： 横轴是预测值（取值在0和1之间），纵轴是损失。...当实际值y=1时，我们看左图，预测值越接近1（就是越接近真实值），则损失自然越小，反之损失越大。当实际值y=0时，也是一样解读。可见这个定义是符合损失的定义的。
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测1.交叉熵损失函数在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。...可以看出，$Softmax$和交叉熵损失函数相互结合，为偏导计算带来了极大便利。偏导计算使得损失误差从输出端向输入端传递，来对模型参数进行优化。...2.均方差损失（Mean Square Error，MSE）均方误差损失又称为二次损失、L2损失，常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离（即误差）的平方来衡量模型优劣。...Recurrent Neural Networks4.平衡 L1损失(Balanced L1 Loss)---目标检测目标检测(object detection)的损失函数可以看做是一个多任务的损失函数...在分类损失函数中，p表示预测值，u表示真实值。$t_u$表示类别u的位置回归结果，v是位置回归目标。λ用于调整多任务损失权重。
：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 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明：...我们给定x，这三个函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，我们就用一个函数来度量拟合的程度。...这个函数就称为损失函数(loss function)，或者叫代价函数(cost function)。 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。...风险函数是损失函数的期望，这是由于我们输入输出的(X,Y)遵循一个联合分布，但是这个联合分布是未知的，所以无法计算。...但是我们是有历史数据的，就是我们的训练集，f(X)关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，所以我们的目标就是最小化经验风险。 到这里完了吗？还没有。
可以看出， Softmax 和交叉熵损失函数相互结合，为偏导计算带来了极大便利。偏导计算使得损失误差从输出端向输入端传递，来对模型参数进行优化。...2.均方差损失（Mean Square Error，MSE） 均方误差损失又称为二次损失、L2损失，常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离（即误差）的平方来衡量模型优劣。...3.CTC损失 3.1 CTC算法算法背景-----文字识别语音等序列问题 CTC 算法主要用来解决神经网络中标签和预测值无法对齐的情况，通常用于文字识别以及语音等序列学习领域。...Recurrent Neural Networks 4.平衡 L1损失(Balanced L1 Loss)—目标检测 目标检测(object detection)的损失函数可以看做是一个多任务的损失函数...在分类损失函数中，p表示预测值，u表示真实值。 t_u 表示类别u的位置回归结果，v是位置回归目标。λ用于调整多任务损失权重。
今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...损失函数： 从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RPN网络，一个是最后检测目标的分类回归网络。...既然两个网络都是多任务网络，那么，我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的？...先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）： 上面损失函数可以明显的分成两部分，+号左边为分类的损失值，右边为回归的损失值。逐个看，先考虑分类的loss。...以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。 相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练，然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此，我们已经了解了Faster RCNN的损失函数和训练过程。
这次我们着眼于长尾分布的目标检测/实例分割数据集 LVIS v1.0, 指出了限制检测器在长尾分布数据上性能的一个关键原因：施加在尾部类别（tail class）上的正负样本梯度的比例是不均衡的。...Seesaw Loss 有效地平衡了不同类别的正负样本梯度，提高了尾部类别的分类准确率，在长尾目标检测/实例分割数据集LVIS v1.0带来了上显著的性能提升。...Seesaw Loss的数学表达如下 ? ? 是one-hot label, ? 是每一类预测的 logit。 此时，对于一个第 ? 类的样本，它施加在第 ? 类上的负样本梯度为 ?...【Normalized Linear Activation】 受到face recognition，few-shot learning等领域的启发，Seesaw Loss在预测分类logit的时候对weight...2）Normalized Mask Predication 类似于分类器，我们设计了一种归一化的Mask预测方式，即 ? ? 实验结果 ?
作者在此提出进化排名（EvoRank），这是一种结合从多序列比对（MSAs）中提取的进化信息的训练目标，用于学习更多样化的蛋白质表示。...由于生成实验数据的成本高昂，自监督学习（SSL）已成为该领域用于生成蛋白质表示的主要技术。这些方法依赖于屏蔽蛋白质中的残基，然后预测野生型（WT）氨基酸作为SSL训练目标。...MSA软标签损失函数 传统的WT-mask自监督任务中，一个氨基酸会被遮盖掉，然后训练一个网络f使其基于该遮盖掉的氨基酸附近的微环境从而预测回原本的氨基酸，这样一来网络就可以给下游任务提供有效的蛋白质表征...表 2 EvoRank：一种新的基于排名的目标函数 为了进一步提升自监督模型的性能，作者重新构建了训练任务，使其更直接地对应于突变预测，并使用排序损失进行训练。...与其预测野生型氨基酸类型或软标签，作者设置了一个模型，输入一对“正”与“负”的氨基酸类型a+和a−，并输出它们在经验氨基酸分布中的相对可能性。
这给我们留下了任何管道中的 2 个重要组件 - 加载数据和训练部分。我们来看看训练部分。这一步最重要的两个组成部分是优化器和损失函数。...损失函数量化了我们现有模型与我们想要达到的目标之间的距离，优化器决定如何更新参数，以便我们可以最大限度地减少损失。 有时，我们需要定义自己的损失函数。...这里有一些事情要知道 自定义损失函数也是使用自定义类定义的。它们像自定义模型一样继承自 torch.nn.Module。 通常，我们需要更改其中一项输入的维度。这可以使用 view() 函数来完成。...如果我们想为张量添加维度，请使用 unsqueeze() 函数。 损失函数最终返回的值必须是标量值。不是矢量/张量。 返回的值必须是一个变量。这样它就可以用于更新参数。...这里我展示了一个名为 Regress_Loss 的自定义损失，它将 2 种输入 x 和 y 作为输入。然后将 x 重塑为与 y 相似，最后通过计算重塑后的 x 和 y 之间的 L2 差来返回损失。
这次我们着眼于长尾分布的目标检测/实例分割数据集 LVIS v1.0, 指出了限制检测器在长尾分布数据上性能的一个关键原因：施加在尾部类别（tail class）上的正负样本梯度的比例是不均衡的。...Seesaw Loss 有效地平衡了不同类别的正负样本梯度，提高了尾部类别的分类准确率，在长尾目标检测/实例分割数据集LVIS v1.0带来了上显著的性能提升。...Seesaw Loss的数学表达如下， ? ? 是one-hot label, ? 是每一类预测的 logit。 此时，对于一个第 ? 类的样本，它施加在第 ?...07 Normalized Linear Activation 受到face recognition，few-shot learning等领域的启发，Seesaw Loss在预测分类logit的时候对...2）Normalized Mask Predication 类似于分类器，我们设计了一种归一化的Mask预测方式，即 ? ? 09 实验结果 ?
public void alert(string msg, string key)
导读 本文作者提出了一种用于目标检测和实例分割任务的Rank & Sort Los），能够简化原来模型训练的复杂性，并能使得模型达到更好的performance。...因此，在本文中，作者提出了一种用于目标检测和实例分割任务的Rank & Sort Loss（RSLoss），能够简化原来模型训练的复杂性，并能使得模型达到更好的performance。...基于上面的思想，作者提出了Rank & Sort (RS) Loss来训练视觉检测器（VD，这里的VD可用于目标检测和实例分割）。...可以看出需要i和j输出的pairwise-binary-ranking关系，这个关系由一个不可微的函数决定（当x≥0时，H(x)=1;当x<0时，H(x)=0）。...总结 在本文中，作者提出了RS Loss，作为一个新的ranking-based的损失函数来训练目标检测和实例分割模型。
论文《Metric Learning with Equidistant and Equidistributed Triplet-based Loss for Product Image Search》（用于图像检索的等距离等分布三元组损失函数...深度度量学习在该任务上取得了一定的效果。然而，最为经典的深度度量学习损失函数——三元组损失，存在一定的问题。...2 研究动机和方法实现 为了在全局范围内进一步拉近匹配对的距离和推远不匹配对的距离，在三元组损失的间隔约束基础上，我们针对匹配对和不匹配对分别进行了相对距离约束。...图1：等距离约束优化 推远不匹配对：等分布约束 由于三元组损失没有对样本的分布进行约束，可能导致所有样本的特征分布到某个特征子空间，使得不匹配对的距离没有被足够拉远。...等分布约束： 最终，等距离约束、等分布约束和间隔约束构成了等距离等分布三元组损失函数（EET）。 EET使得匹配对的距离更大，不匹配对的距离更小。
我们在进行 WordPress 开发的时候，在获取数据的时候，需要对数据清理，这时候可能需要数组去掉 null 的值，空值等，保留下非 null 值和非空的值等操作，为了方便这些操作，我定了几个用于数据判断的回调函数...is_null($item); }); 程序中有非常多的这样的数组中需要过滤掉 null 值的处理，每次都适用闭包函数的方式感觉有点不优雅，所以我定义了一个函数 is_exists。...，于是兴奋的写了这个 is_exists 这个函数： if(!...function_exists('is_exists')){ function is_exists($var){ return isset($var); } } 然后就可以直接用于回调函数了：...'); 哈哈，这三个函数都很简单，但是我还是觉得自己很棒棒哒，因为我觉得这三个函数的名字起得好，然后用起来也是能够一目了然，并且很多地方去掉了闭包函数的调用方式，程序也变优雅了很多。
尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标，但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中，我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。...自定义目标函数 我们可以通过CatBoost的ObjectiveFunction类来自定义目标函数。以下是一个简单的示例，我们将自定义一个目标函数，假设我们的任务是最小化误分类的样本数量。...这里我们以二分类问题为例，假设我们的模型输出为概率值，并使用逻辑损失函数。 3. 度量指标的自定义 除了自定义目标函数，我们还可以自定义度量指标。...使用自定义目标函数和度量指标的CatBoost模型 现在，我们将定义一个CatBoost分类器，并使用我们刚刚定义的自定义目标函数和度量指标。...然后我们使用随机生成的数据进行训练，并计算准确率作为模型的性能度量。 通过以上步骤，我们成功地实现了在CatBoost中自定义目标函数和度量指标的功能。
这两个“模型”都被封装在一个叫做Network的类中，它将包含我们的培训和评估的整个系统。最后，我们定义了一个Forward函数，PyTorch将它用作进入网络的入口，用于包装数据的编码和解码。...当一个自动编码器比较重建到原始输入数据，必须有一些估值之间的距离提出重建和真实的价值。通常，在输出值被认为互不相干的情况下，将使用交叉熵损失或MSE损失。...下面我将介绍三种损失，它们提供了一个解决方案，或上述问题，并在PyTorch实现它们的代码: 余弦嵌入损失 余弦距离是一种经典的向量距离度量，常用于NLP问题中比较字包表示。...这里我们使用了一个负对数似然损失(nll_loss)，它是一个很好的损失函数用于多类分类方案，并与交叉熵损失有关。...最后，我们讨论了解决稀疏一热编码问题的3个损失函数。训练这些网络并没有更好或更坏的损失，在我所介绍的功能中，没有办法知道哪个是适合您的用例的，除非您尝试它们!
/deep_cage 来源：苏黎世联邦理工学院 论文名称：Neural Cages for Detail-Preserving 3D Deformations 原文作者：Wang Yifan 为了匹配目标形状的一般结构...该方法将源形状由一个粗调的控制网格(称为保持架)包围，并且通过特殊的权重函数将指定的保持架顶点的粗调到源网格上的任意点，从而扩展了传统的基于网格的变形技术。...本文提出的方法可以在在无监督的情况下使用常见的3D模型集合进行训练，不需要任何特定的网格标注。这也是该文的一个主要的创新点——通过调控网格，实现神经网络结构的变形预测。...结果证明，该方法可应用于合成形状变化和形变移植中。本文末还为每个应用提供了额外的结果展示。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...声明： 文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除
模型简介 SSD是一种单阶段目标检测算法，通过卷积神经网络进行特征提取，并在不同的特征层进行检测输出，实现多尺度检测。...它采用了anchor的策略，预设不同长宽比例的anchor，并在每个输出特征层上预测多个检测框。SSD框架包括了多尺度检测方法，浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。...需要注意的是，一个先验框只能匹配一个ground truth，而一个ground truth可以匹配多个先验框。 （2）损失函数 损失函数使用的是上文提到的位置损失函数和置信度损失函数的加权和。...损失函数为位置损失函数和置信度损失函数的加权和，优化器为Momentum，初始学习率为0.001。...评估 自定义eval_net()类对训练好的模型进行评估，调用了上述定义的SsdInferWithDecoder类返回预测的坐标及标签，然后分别计算了在不同的IoU阈值、area和maxDets设置下的
损失函数是一个用于量化模型预测与实际目标值之间的误差幅度的数学过程。接下来，我们将详细探讨损失函数。 损失函数简介 损失函数是衡量机器学习模型性能和准确性的可测量方法。...损失函数，也称为误差函数（error function），是机器学习中的重要组成部分，它量化机器学习算法的预测输出与实际目标值之间的差异。...大多数损失函数适用于回归和分类机器学习问题：该模型有望预测回归机器学习任务的连续输出值；相反，该模型有望为分类任务提供与数据集类别相对应的离散标签。 以下是标准损失函数及其对机器学习问题的分类。...均方误差 (MSE) / L2损失 均方误差 (MSE) 或L2损失是一种损失函数，通过取预测值与目标值之间的平方差的平均值来量化机器学习算法预测与实际输出之间的误差大小。...对于此类机器学习任务，机器学习模型的输出通常是一组概率，用于确定数据点作为特定标签的可能性。 交叉熵损失函数通常用于分类任务。
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