RPN的目标函数是分类和回归损失的和，分类采用 交叉熵，回归采用稳定的 Smooth L1， SmoothL1公式 为： ? 整体损失函数 具体为： ?...---- [1] Faster R-CNN原理介绍 [2] 深度网络中softmax_loss、Smooth L1 loss计算以及反向传播推导
进入正题~categorical_crossentropy loss（交叉熵损失函数）讲交叉熵损失函数，我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说，均方误差（MSE）的含义是求一个batch中...那么 loss=−(1∗log(0.8)+0∗log(0.2))=−log(0.8)。...Hinge loss 在网上也有人把hinge loss称为铰链损失函数，它可用于“最大间隔(max-margin)”分类，其最著名的应用是作为SVM的损失函数。 ? 二分类情况下 ?...hinge loss: 栗子②△取10 ?
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。...因此，就集中看下重加权 loss 改进的部分。 2. 模型层面的重加权 重加权主要指的是在 loss 计算阶段，通过设计 loss，调整类别的权值对 loss 的贡献。...比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。...在交叉熵 loss 基础上，当正样本预测值 大于 0.5 时，需要给它的 loss 一个小的权重值 ，使其对总 loss 影响小，反之正样本预测值 小于 0.5，给它的 loss 一个大的权重值。...& DSC Loss Dice Loss 是来自文章 V-Net 提出的，DSC Loss 是香侬科技的 Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks。
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，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。...siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下： ?...# tensorflow伪代码 def contrastive_loss(self, y,d,batch_size): tmp= y *tf.square(d) #tmp= tf.mul...观察上述的contrastive loss的表达式可以发现，这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度，也能够很好用于训练提取特征的模型。当y=1（即样本相似）时，损失函数只剩下 ?...与欧式距离之间的关系，因为欧式距离越大与"两个文本相似"这个事实事与愿违，那么我们就对它们惩罚越大（即loss越大）。
L1范数：是指向量中各个元素绝对值之和。 L2范数：是指向量各元素的平方和然后求平方根。 Lp范数: 是指向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方。 无穷范数：是指向量中各个元素绝对值的最大值。
The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines...For an intended output t = ±1 and a classifier score y(raw score), the hinge loss of the prediction y...that when t and y have the same sign (meaning y predicts the right class) and |y| \ge 1, the hinge loss...ml-hinge-loss
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下?...参数 a 通常表示 residuals，写作 ，当 时，Huber loss 定义为： 是 的参数， 是真实值
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下??参数 a 通常表示 residuals，写作 y−f(x)，当 a = y−f(x) 时，Huber loss 定义为：?...δ 是 HuberLoss 的参数，y是真实值，f(x)是模型的预测值, 且由定义可知 Huber Loss 处处可导。各位看官老爷，如果觉得对您有用麻烦赏个子，创作不易，0.1元就行了。
print('1111',loss) print('2222',loss.data)#tensor且GPU print('3333',loss.cpu()) print('4444',loss.cpu(...).data)#tensor且CPU # print('5555',loss.cpu().data[0])#报错 IndexError: invalid index of a 0-dim tensor....Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number # print('6666',loss.cpu().numpy())#报错...Use var.detach().numpy() instead. print('7777',loss.cpu().detach().numpy()) print('8888',loss.cpu().data.numpy...()) print('9999',loss.cpu().item()) print('aaaa',loss.item())#后四者一样，都是把数值取出来 结果：
the center loss...LP loss...： x x是同一label下，距离样本 最近的 个样本（但是感觉这样会引起小团体的问题），按作者的说法是，LP loss相较于ceter loss更适用于多模态的分布情况，而不是说把所有样本往单一的中心点去靠拢...Island loss...： 考虑到不同类之间可能会有重叠，作者提出了Island loss，缩小类内距的同时，增大类间距。
1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...3)SmoothL1Loss比mseloss小 4) bceloss收敛比较快 5)bceloss input必须是0-1之间，targets可以不是 6)target 是0.5 input 是0.4与...0.6，loss无正负之分，只有大小之分。...('self',x) x= loss_fn(conf_data, conf_mask).item() print('mse',x) loss_fn = torch.nn.BCELoss() # reduce...=False, size_average=False) x = loss_fn(conf_data, conf_data).item() print('self',x) x = loss_fn(conf_data
图像的超分辨率也用了perceptual loss 图像超分辨率的loss 原代价函数使重建结果有较高的信噪比PSNR，但是缺少了高频信息，出现过度平滑的纹理。...图像分割转移也用了perceptual loss，注意看蓝线加黑线呦，她就是内容损失，而且它作用在较低层特征层上的。然后同样看红线和黑线，她就是风格损失，他是作用在从低到高所有特征层上。...图像风格转移元老级文章 perceptual loss是是如何做的？ ...转移网络内容的特征重建loss,φj（y）是y的第j层输出特征层 转移网络风格的特征重建loss,φj（x）是x的第j层输出特征层 损失网络有什么优点？ ...为什么用perceptual loss收敛速度快？ 回传导数时，相比于MSE对pixel与pixel之间的差异， 回传分布更具有普适性。
很简单，调整损失函数即可，这里主要借鉴了hinge loss和triplet loss的思想。...这一节我们试着理解为什么Focal Loss有效，下图展示了不同\gamma值下Focal Loss曲线。特别地，当\gamma=0时，其形式就是CrossEntropy Loss ?...中 (1-pt)**γ loss = torch.mul(alpha, loss.t()) if self.size_average: loss...= loss.mean() else: loss = loss.sum() return loss y_pred = torch.randn...focal loss理解与初始化偏置b设置解释 使用focal loss训练数据不平衡的模型
原文链接：Hinge loss Hinge loss 在机器学习中，hinge loss常作为分类器训练时的损失函数。hinge loss用于“最大间隔”分类，特别是针对于支持向量机（SVM）。...，hinge loss的结果为L(y)=0，但是当出现错误的分类是，hinge loss的L(y)与y呈线性关系（一个线性误差）。...扩展 当然有时二分类的SVM通常会以一对一或者一对多的形式扩展到多分类的任务，为了实现这个目的，也可以扩展hinge loss函数。现在已经有多种hinge loss的不同的变化形式。...优化 hinge loss是一个凸函数，所以，很多在机器学习中涉及到的凸优化方法同样适用于hinge loss。它是不可微的（不连续啊），但是对于线性SVM（ ?...上图中为hinge loss（蓝）和0/1损失（绿）。注意，hinge loss函数惩罚了tyloss不为0），这个特点和SVM中的分类间隔的概念是相对应的。
L1最优化问题的解是稀疏性的, 其倾向于选择很少的一些非常大的值和很多的insignificant的小值....L2相对于L1具有更为平滑的特性, 在模型预测中, 往往比L1具有更好的预测特性. 当遇到两个对预测有帮助的特征时, L1倾向于选择一个更大的特征. 而L2更倾向把两者结合起来. ?...^{\frac {1}{p}} = \max(|x_1-y_1|,…,|x_n-y_n|) 损失函数 0 - 1 损失函数 gold standard image.png 对数损失函数 Log Loss...以 w∈R2w\in \mathbb R^2w∈R2 为例，椭圆形是 loss 的损失等高线，灰色区域是约束区域，等高线与约束区域相交的地方，就是最优解。...可以看出，L1 较 L2 有更大的概率在角处相交，得到稀疏解。 ?
Huber Loss主要用于解决回归问题中，存在奇点数据带偏模型训练的问题；Focal Loss主要解决分类问题中类别不均衡导致的模型训偏问题。 一．Huber Loss 1....背景说明 对于回归分析一般采用MSE目标函数，即：Loss(MSE)=sum((yi-pi)**2)。...对于奇异点数据，模型给出的pi与真实yi相差较远，这样Loss增大明显，如果不进行Loss调整，模型很容易将奇异点数据进行过拟合。 2....数学公式 image.png 式子中delta是一个边界，用于判断是否为较为奇异的数据点，当在这个边界内的数据默认使用MSE Loss，大于这个边界的数据将Loss减小，使用线性函数。...这种方法能降低奇异数据点对于Loss计算的权重，避免模型过拟合。 3. Tensorflow实现 image.png 一．Focal Loss 1.
深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。...范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下：L2损失函数L1损失函数不是非常的鲁棒（robust）鲁棒稳定解不稳定解总是一个解可能多个解总结：实际上我们发现，其实所谓的L1_Loss与L2_Loss...三、smooth L1损失函数其实顾名思义，smooth L1说的是光滑之后的L1，前面说过了L1损失的缺点就是有折点，不光滑，那如何让其变得光滑呢？...loss对于离群点更加鲁棒，相比于L2损失函数，其对离群点（指的是距离中心较远的点）、异常值（outlier）不敏感，可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。?
1、Contrastive Loss简介 对比损失在非监督学习中应用很广泛。...）， 为设定的阈值（超过 的把其 loss 看作 0，即如果两个不相似特征离得很远，那么对比 loss 应该是很低的）， 为样本数量。...，此时如果超过阈值 则把其 loss 看作 0，此时的 loss 很小。...NCE Loss 如果直接用上述的 loss function 去训练，当类的数量n很大时，要求的计算量非常大，于是使用 NCE 来估算。...由此，即可按照上述的 N-pair contrastive loss 计算 loss，并对 Encoder 更新parameters。
zero coefficients.Now we're going to take this a step further and use the spareness associated with L1...在这部分，我们发现很多系数为0的特征，现在我们将深入这个步骤并且使用与L1范式有关的缺失来预处理特征 Getting ready准备工作 We'll use the diabetes dataset to...After we do that, we'll use LassoRegression to find the coefficients that are 0 when using an L1 penalty...做完以后，我们使用LassoRegression来找到在L1惩罚下为0的系数。这将帮助我们避免过拟合（模型训练的太过明确），如果模型过拟合，将把外来数据推向不能规范化好的另一条路上。
如果是想励志从1刷到999+，我相信大多数人会半途而废。我也尝试过连续刷，不会做就跳着做。
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