损失函数汇总(全网最全)

这几个函数的更新速度就是在分类效果差的时候,指数下降最快,慢慢变得分类效果好的时候,就是hinge下降最快。

通过预测出一个取值区间而不是一个个具体的取值点对于具体业务流程中的决策至关重要。

个光滑的、可微分的凸损失函数可以提供更好的收敛性。

为了最小化代价函数,

在t个训练样本的情况下,代价函数为:

图片及描述来源:徒手实现CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质|机器之心然而,并不是任何函数都能够被用来做损失函数的。

想法很好,但问题是Cyi类别中心怎么确定,总不能遍历所有样本后提取特征在做平均求得,这样计算效率太低。

每条消息发送的信息量是必要信息的两倍。

作者认为使用JS散度并不能拉近真实分布和生成分布之间的距离,使用最小二乘可以将图像的分布尽可能的接近决策边界,其损失函数定义如下:!(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10841783-64088cae4cf44a33.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)以交叉熵作为损失,它的特点是会使得生成器不会再优化那些被判别器识别为真实图片的生成图片,即使这些生成图片距离判别器的决策边界仍然很远,也就是距真实数据比较远,这意味着生成器的生成图片质量并不高。

**4.4、LS-GAN**LS-GAN即LeastSquaresGenerativeAdversarialNetworks。

因此,相对于双阶段目标检测算法来说单阶段算法在速度上有很大提升4。

**1、L1范数损失L1Loss**计算output和target之差的绝对值。

在原始数据的基础上加入而高斯噪声和脉冲噪声(为了描述鲁棒性。

**2分类任务损失****2.1、0-1loss**0-1loss是最原始的loss,它直接比较输出值与输入值是否相等,对于样本i,它的loss等于:!(https://picx.zhimg.com/50/v2-5567ae011f65d087d29138ac9139fb6a_720w.jpg?source=1940ef5c)!()当标签与预测类别相等时,loss为0,否则为。

举个例子,当(x,y)为右下角时,wh其实只能取。

分类一般用sigmoid,多分类一般用softmax。

首先假如有两张输入图片I1和I2,通过网络的前馈我们可以得到它归一化后的特征向量f(I1)和f(I2),可定义这两张图片特征向量的欧式距离为:

Contrastiveloss对比损失用于训练孪生网络(Siamesenetwork),其结构如下图所示,孪生网络的输入为一对(两张)图片(Ia和Ib),这两张图片可以为同一行人,也可为不同行人。

torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100,reduction=\mean\)参数:>weight(Tensor,optional)–自定义的每个类别的权重.必须是一个长度为C的Tensor>>ignore_index(int,optional)–设置一个目标值,该目标值会被忽略,从而不会影响到输入的梯度。

对于损失函数与模型训练的理解损失函数(lossfunction)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。

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。