在本文中，我们提出Rank & Sort (RS) Loss作为一个基于排名的损失函数来训练视觉检测(VD -即目标检测和实例分割)方法。...最后，AP Loss [6]和aLRP Loss [27]通过对不可微部分使用感知器学习[34]的错误驱动更新，分别优化了性能指标AP和LRP [25]。...4、Rank & Sort Loss为了监督视觉探测器的分类器通过考虑的本地化品质预测(e.g.IoU)、RS损失问题分解为两个任务:(i)排名的任务,旨在排名每个积极高于所有底片,和(2)排序的任务,...与AP和aLRP Loss比较，基于排名的基线：我们简单地用AP Loss代替Focal Loss来训练网络，而对于aLRP Loss，与我们的RS Loss类似，由于其调整简单，我们将其学习率调整为0.005...同样，RS Loss仅通过调整学习率就比基线(即Focal Loss和Dice Loss)表现得更好(表7)。 ?
f函数就是relu，loss用log loss即可。 在线的时候，就要用beam search的方法，选择候选排列了。方法如下： ?
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 ?
当我们需要对数据进行排序时，eank和sense_rank是两个非常有用的函数。在此文章中，我将向您介绍这两个函数并提供详细的语法说明。 rank函数 rank函数返回一组值在指定排序顺序下的排名。...示例： SELECT name, score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank FROM students; 输出： name score rank...dense_rank函数 dense_rank函数与rank函数非常相似，但不会跳过任何排名。如果有重复的值，则它们将被分配相同的排名，但排名之间没有空缺。...示例： SELECT name, score,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank FROM students; 输出： name...总结： 在SQL中，Rank和Dense Rank函数非常有用，可以帮助我们快速对数据进行排名操作。当需要考虑排名之间是否留有空缺时，可以选择使用Rank或Dense Rank函数。
今天给大家推送第一篇SQL文章《辨析函数 ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK() 》，接下来所讨论的全部内容都是基于ORACLE数据库 其实这三个函数的区别很容易记住...() OVER(ORDER BY ref_var) as rank, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY ref_var) as dense_rank FROM refer_tableORDER...(), and DENSE_RANK() 区别做如下总结： row_number ()在进行排序的时候，针对相同的元素，会赋予不同的序号值，且序号值是唯一不重复并且是连续的。...rank()进行排序的时候，针对相同的元素(a,a,a)，会赋予相同的序号值 1, 接下来对元素b进行排序的时候，赋予的的序号4，也就是说序号值是跳跃的。...3. dense_rank()排序的时候，针对相同元素(a,a,a)，会赋予相同的序号值1, 紧接着对元素b赋值是2，也就是序号值是连续可重复的。
损失函数 回归 Loss、分类 Loss、有序回归 Loss。...损失函数 Pairwise 分类 Loss。 优缺点 Pairwise 方法通过考虑两两文档之间的相关度来进行排序，有一定进步。...但 Pairwise 使用的是两文档之间相关相关度的损失函数，而它和真正衡量排序效果的指标之间存在很大不同，甚至可能是负相关的，如可能出现 Pairwise Loss 越来越低，但 NDCG 分数也越来越低的现象...如对于第一个 Query，查询结果将正确结果排名 rank 为 3，则其 Reciprocal Rank 为 1/3，对于第二个 Query，查询结果将正确结果排名 rank 为 2，则其 Reciprocal...Rank 为 1/2，对于第三个 Query，查询结果将正确结果排名 rank 为 1，则其 Reciprocal Rank 为 1，则 MRR = (1/3 + 1/2 + 1)/3 = 11/18
所以提出来了low rank representation的方法，因为lowrank是对系数矩阵整体的约束，所以llr的方法是从全局的观点出发来表达的，其次由于噪声会提高数据的rank，故在lowrank
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。
窗口函数分类 1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。...排序 RANK：跳跃排序 DENSE_RANK：连续排序 row_number：没有重复值的排序[记录相等也是不重复的]可以进行分页使用。...RANK：跳跃排序 select subject,score,rank() over (partition by subject order by score desc) as 'rank' from...window_test_table; subject score rank 数学 100 1 数学 100 1 数学 90 3 数学 90 3 数学 60 5 DENSE_RANK：连续排序 select...subject,score,dense_rank() over (partition by subject order by score desc) as 'rank' from window_test_table
说到learning to rank,大家应该都比较熟悉,但是说到用XGB做learning to rank,很少有人实现过.举个例子,比方说赛马,我们可以基于马的个头,体重,历史战绩等信息,建立XGB...Learning To Rank ?...document点击率上占据优势,这些point-wise模型很难考虑进去.基于此,我们需要做learning to rank的模型. ?...'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] # 模型需要输入按query_id排序后的样本 # 并且需要给定每个...:pairwise"作为loss,看官方文档还有其他rank loss可供尝试: ?
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）。
一、学习排序（Learning to Rank） LTR（Learning torank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法。...于是人们很自然的想到了用机器学习（Machine Learning）来解决这一问题，于是就有了Learning to rank。
RANK 功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。...SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与DENSE_RANK函数的区别） DENSE_RANK 功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行...first_name||' '||last_name employee_name, salary, RANK() OVER (ORDER BY salary) AS RANK_ORDER,...DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary) AS DENSE_RANK_ORDER FROM employees 代码如下： SELECT department_id...BY salary) AS RANK_PART_ORDER, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS
The Best Rank (25) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue...is, among the four ranks with respect to the three courses and the average grade, we print the best rank...Output For each of the M students, print in one line the best rank for him/her, and the symbol of the...corresponding rank, separated by a space....Hence if there are two or more ways for a student to obtain the same best rank, output the one with the
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
定义：网页评级（Sogou Rank）是搜狗衡量网页重要性的指标，不仅考察了网页之间链接关系，同时考察了链接质量、链接之间的相关性等特性，是机器根据Sogou Rank算法自动计算出来的，值从0至10级不等
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：
一、rank() over(partition by ...order by) 解释：partition by用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。...区别：ROW_NUMBER() num均不同 参考： Spark2 Dataset分析函数--排名函数row_number,rank,dense_rank,percent_rank http://
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