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神经网络中的损失函数

在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集—— 而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？...对二分类，交叉熵损失的公式如下：在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...在孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系，形式上并不一定是两个Net...其下降速度介于MAE与MSE之间，弥补了MAE在Loss下降速度慢的问题，而更接近MSE。小结在神经网络中，损失函数是神经网络的预测输出与实际输出之间差异的度量，计算当前输出和预期输出之间的距离。...浅析多模态机器学习系统学习大模型的20篇论文深度学习架构的对比分析解读ChatGPT中的RLHF 解读Toolformer 解读TaskMatrix.AI 知识图谱的5G追溯图计算的学习与思考

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【python实现卷积神经网络】损失函数的定义（均方误差损失、交叉熵损失）

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...，p是预测值对应的标签。...1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 这里使用到了mlfromscrach/utils/data_operation.py中的

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图神经网络中的Graph Pooling

前言 GNN/GCN在非欧数据中的应用具有极大的挖掘价值。通常，GNN的应用分为两种：1，节点分类；2，图分类。节点分类可以用在点云分割，社交网络节点分类，推荐算法等等。...图分类可以用在姿态估计，蛋白质分类等等，当然，也可以用在图像分类。对于节点分类而言，图结构在forward阶段是不会改变的，改变的只是节点的隐藏层属性。如下： ?...对于图分类而言，图结构在前传的时候会downsize，最后聚合成一个点的feature再做MLP： ?...截图来自论文：https://arxiv.org/abs/1901.00596 图分类所用的downsize便是本文的主角graph pooling。--终于引出来了.....所以，Graph Pooling的研究其实是起步比较晚的。 Pooling就是池化操作，熟悉CNN的朋友都知道Pooling只是对特征图的downsampling。不熟悉CNN的朋友请按ctrl+w。

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Pytorch 前反馈：在神经网络训练中降低损失

今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的：先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。然后，不断地迭代输入，让网络去学习。网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...再把这个损失往回传。最后，更新一下网络的权重。一般我们会用一个简单的规则：新的权重 = 旧的权重 - 学习率 * 梯度。...随便来个 32x32 的输入图片，我们的网络就能得到一个输出。前文也说过，PyTorch中的 Tensor 就是一个多维数组，可以记录梯度。在梯度反向传播之前，记得把梯度清零。...在测试集上，可以看到网络的准确率；由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

用Pytorch实现分位数损失下面是一个使用Pytorch将分位数损失定义为自定义损失函数的示例。...待预测的四分位数(百分位数)在列中为[0.500,0.700,0.950,0.990,0.995]，在行中为批大小[1,4,16,64,256]，总共有25个预测。...当移动到图的右下方时，预测的红线呈现出更线性的形状，这不是一个理想的结果。让我们用一个更复杂的形状，我们的目标是y=2sin(x) + randn。其他设置与前一种情况相同。...可以看到低于指定百分位数值的样本百分比通常接近指定值。当向5x5图的右下方移动时，分位数预测的形状偏离了正弦形状。在图的右下方，预测值的红线变得更加线性。...本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。

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理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点：...假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。...这就是Softmax层的作用，假设神经网络的原始输出为y1,y2,…....除此之外，交叉熵还有另一种表达形式，还是使用上面的假设条件：其结果为：以上的所有说明针对的都是单个样例的情况，而在实际的使用训练过程中，数据往往是组合成为一个batch来使用，所以对用的神经网络的输出应该是一个...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits

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神经网络框架中的动态图与静态图

本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布在讨论神经网络训练框架的时候，总会提到动态计算图与静态计算图。...缺点也很明显，就是只有在计算图运行起来之后，才能看到变量的值，像TensorFlow1.x中的session.run那样。...两种计算图方案的实现方式略有不同，本文将用Python演示如何实现动态图与静态图。...为了偷懒: 算子只实现+-× 使用标量运算动态图动态图的实现较为简单，因为只有在反向传播的过程中才会实际用到这个图结构，所以在设计数据结构的时候，只需要记录父节点即可。...相比之下，静态图的定义更抽象一些，为了更好地认识静态图的运算过程，我们可以将Graph类单独提取出来。

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图神经网络中的过平滑问题

图神经网络图解指南图神经网络或简称 GNN 是用于图数据的深度学习 (DL) 模型。这些年来它们变得很热。...是的，我们可以使用一些多层感知器模型来解决我们的下游任务，但是我们将失去图拓扑为我们提供的连接。至于卷积神经网络，它们的机制专用于图的一种特殊情况：网格结构的输入，其中节点完全连接而没有稀疏性。...除了分类之外，回归问题还可以在图数据之上制定，不仅适用于节点，也适用于边。总而言之，图神经网络的应用是无穷无尽的，取决于用户的目标和他们拥有的数据类型。...现在我们已经量化了过度平滑问题，你可能会认为我们的工作被终止了，在我们的损失目标中添加这个度量作为一个规则就足够了。...总结这篇文章可能很长，但它只触及了图神经网络及其问题的表面，我试图从 GNN 的小探索开始，并展示它们如何 - 使用如此简单的机制 - 解锁我们无法想到的潜在应用其他 DL 架构的上下文。

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keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...y_true, y_pred): return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 注意: 当使用categorical_crossentropy损失时...，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。

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神经网络中的损失函数正则化和 Dropout 并手写代码实现

在深度神经网络中最常用的方法是Regularization和dropout。...在本文中，我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们 Regularization 正则化正则化通过在损失函数的末尾添加额外的惩罚项来帮助防止模型过度拟合。其中m是批次大小。...直观的理解是，在最小化新损失函数的过程中，某些权重将减小至接近零，因此相应的神经元将对我们的结果产生非常小的影响，就好像我们正在使用更少的神经元。前向传播：在前进过程中，我们只需更改损失函数。...在上述过程中，在每次迭代中，层[2]上的某些单元将被随机关闭，这意味着在正向过程中将工作的神经元更少，因此简化了神经网络的整体结构。...结论正则化和dropout都被广泛采用以防止过度拟合，正则化通过在损失函数的末尾添加一个额外的惩罚项来实现，并通过在正向过程中随机地使某些神经元静音来使其退出以使网络更加简洁来实现正则化。

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图神经网络在推荐系统中的应用

图神经网络通过聚合节点的邻居信息，逐步更新节点的表示，从而捕捉图结构中的复杂关系。...其中，GCN通过层次聚合邻居信息，生成用户和物品的嵌入表示，而PinSage则通过图随机游走与卷积操作相结合的方式，处理大规模图数据。图神经网络在推荐系统中的应用实例 A....用户-电影交互数据：记录用户对电影的评分或点击行为。 B. 图神经网络的模型构建为了在推荐系统中应用图神经网络，我们需要首先构建用户-电影图，并设计一个基于GCN的推荐模型。...实时推荐系统的设计在实际生产环境中，推荐系统通常需要处理大量实时数据，因此图神经网络的部署和优化至关重要。...在本博客中，我们详细介绍了图神经网络在推荐系统中的应用实例，包括数据预处理、模型构建、训练与评估，以及生产环境中的部署与优化。

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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数深度学习中的损失函数一.分类任务与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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基于神经网络的风格迁移目标损失解析

在不同的层上显示重建过程。 ? 该图来自原论文为了理解后面的计算，有必要说明CNN的不同层代表什么。 CNN的浅层倾向于检测低层次的特征，如边缘和简单的纹理。...在每个代价最小化步骤中，我们都朝着更好地合并风格和内容并最终获得更好的图像的方向发展。我们可以看到，此过程的核心要素是损失计算。...理解这一点非常重要，因为在此过程中还将计算其他差异损失。 ? 内容代价计算什么是内容代价？正如我们之前发现的，我们通过图像对象定义图像的内容。作为人类的事物可以识别为事物。...现在，在存在不同对象的情况下，可以激活CNN较高层中的特征图。因此，如果两个图像具有相同的内容，则它们在较高层中应具有相似的激活。这是定义代价函数的前提。...因此，我们不使用图层的原始输出，而是使用单个图层的要素图的gram矩阵来标识图像的风格。第一个代价是这些矩阵之间的差异，即相关性的差异。第二个代价同样是原始图像和生成的图像之间的差异。

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神经网络算法——损失函数（Loss Function）

机器学习 VS 人类学习定义一个函数集合（模型选择）目标：确定一个合适的假设空间或模型家族。示例：线性回归、逻辑回归、神经网络、决策时等。...损失函数的重要性：在机器学习中，目标是使预测值尽可能接近真实值，因此需要通过最小化预测值和真实值之间的差异来实现。...损失曲线：损失曲线直观地呈现了模型在训练过程中损失值的变化趋势。...损失曲线 3、损失函数的算法损失函数的算法（1）均方差损失函数（MSE）通过计算模型预测值与真实值之间差值的平方的平均值，衡量回归任务中预测结果的准确性，旨在使预测值尽可能接近真实值。...（2）交叉熵损失函数（CE）用于衡量分类任务中模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，旨在通过最小化损失来使模型预测更加接近真实类别。

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图像分类任务中的损失

图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...例如，在kaggle蛋白质分类挑战赛中（https://www.kaggle.com/c/human-protein-atlas-image-classification），几乎所有的顶级团队都使用不同的损失来训练他们的卷积神经网络...在这篇文章中，我们将会讨论不同的损失函数的适用情况。 Focal loss 如果数据集中有一个稀少的类，那么它对摘要损失的影响很小。...SphereFace 和CosFace损失这些损失非常接近 ArcFace。在 SphereFace 中，不使用执行附加边界，而是使用乘法因子： ?...Lambda 是一个真正的值，扮演缩放因子的角色。 ? 分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ?

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神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

3、神经网络的层数，通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数来表示，层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层，总参数 = 总W + 总b4、神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate...= tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) （拟合可以预测销量的函数）5、自定义损失函数如预测商品销量，预测多了，损失成本；预测少了，损失利润。...自定义损失函数 y：标准答案数据集的； y_：预测答案计算出的损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT..., 1.0))) y小于1e-12时值为1e-12(防止出现log0的错误)；大于1.0 为1.0（这是因为输入的数均满足概率分布，应该在0-1之间，不可能大于1）在实际操作中，为了使前向传播产生的结果满足概率分布...2定义损失函数及反向传播方法# 定义损失函数是的预测少了的损失大，于是模型应该偏向多的方向预测loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), (y

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DNN深度神经网络损失函数选择

文章目录损失函数的类别：专业名词中英文对照损失函数的类别： 1.均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy） 2.相对熵相对熵又称KL散度...，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。...在机器学习中，p(x)常用于描述样本的真实分布，例如[1,0,0,0]表示样本属于第一类，而q(x)则常常用于表示预测的分布，例如[0.7,0.1,0.1,0.1]。...显然使用q(x)来描述样本不如p(x)准确，q(x)需要不断地学习来拟合准确的分布p(x)。...直观来看那么0.82下降的速度明显高于0.98，但是明明0.98的误差更大，这就导致了神经网络不能像人一样，误差越大，学习的越快。 4.交叉熵是误差越大，下降速度越快。

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tensorflow中损失函数的用法

分类问题希望解决的将不同的样本分到事先定义好的类别中。通过神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n为数组作为输出结果。...{2}}{n} 其中yi为一个batch中第i个数据的正确答案，而yi'为神经网络给出的预测值。...还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。...在下面程序中实现一个拥有两个输入节点、一个输出节点，没有隐藏层的神经网络。

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机器学习中的损失函数

总第121篇前言在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下：形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离

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最新综述| 真实世界中图神经网络

最新《图神经网络》综述图结构数据在多个领域展现了其普遍性和广泛的适用性，例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测以及网络安全等。...在利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在这些领域取得显著成功方面，已经取得了重要进展。...最近，图数据分析的格局已经被广泛采纳和图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的显著成功所显著塑造[6]-[9]。GNNs已成为图学习的基石，在各种应用中展示出非凡的性能。...第一个是重平衡策略，通过特定技术达到不同类别的样本或损失函数的平衡情况[26]、[30]。第二个是基于增强的策略，旨在通过额外信息增强模型训练[35]、[37]。...因此，提出一个全面的现实世界图基准是必要的，它可以系统地评估模型解决各种现实世界挑战的能力，并提供一个综合得分。这个基准可以显著推进图神经网络模型在现实世界应用中的发展和公平比较。

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