可理解为是一种困难样本挖掘。focal loss是在交叉熵损失函数上修改的。具体改进：
- **位置损失**：L1（MAE）、L2（MSE）、smooth L1损失函数：用于回归坐标值的损失计算，其中smooth L1损失结合了L1和L2的优点。- **IoU Loss**、**GIoU loss**、**DIoU Loss**、**CIoU Loss**：分别考虑了框的重叠、包围矩形、中心距离和几何不变量，用于评估边界框的回归效果。分割问题 - ...
今日份洗脑:损失函数 结论:损失函数(loss function)或代价函数(cost function)是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以**表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。**在应用中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的参...
损失函数(Loss Function)又叫做误差函数,用来衡量算法的运行情况,估量模型的预测值与真实值的不一致程度,是一个非负实值函数,通常使用 来表示。损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。 常见的损失函数 ...
在人工智能领域中,损失函数(loss函数)是机器学习和深度学习中的一个重要组成部分。它的作用是衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异,即模型的预测误差。通过最小化损失函数,我们可以训练模型以使其能够更准确地进行预测。 损失函数的选择取决于任务的性质和模型的架构。以下是几个常见的损失函数及其在不同任务中的应...
模型优化是我们另一个关注的重点内容。也是评分函数的另一个应用。这里需要用到的就是损失函数(loss function)了。 当你通过数据拟合一个模型时,你基本上是在微调一些参数,这些参数决定了模型的预测能力,以便它尽可能地接近你的数据。 损失函数就是用来描述你模型预测性能变化的东西。当我们的模型在某一个时刻有了...
首先，让我们澄清一个误区：损失函数和代价函数实际上是同一枚硬币的两面，而目标函数则是一个更宏观的概念，它在约束条件下寻求优化。想象一下，我们有一个复杂的数据集，试图用函数来拟合真实值（如房价），loss function（损失函数）或cost function（代价函数）就像是度量误差的标尺，它越小，模型的...
在广义线性回归中,常见的几种损失函数包括:伯努利损失、交叉熵损失、泊松损失和负对数似然损失等。每种损失函数都有其特定的应用场景和优势。伯努利损失适用于二元分类问题;交叉熵损失在处理分类问题时非常有效,特别是当类别分布不均匀时;泊松损失适用于计数数据;而负对数似然损失则是一种更为通用的损失函数形式。