python 损失函数图绘制csv 损失函数的参数 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 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,也是结构风险函数的重要组成部分
论文提出了最大间隔混合高斯损失函数L-GM,其希望特征分布是混合高斯的,同时特征间满足最大间隔,可以看作是center loss的泛化版本,相当于说center loss要求特征是关于中心对称分布的(欧氏距离),但是L-GM中的混合高斯可以用马氏距离建模,能表征相关性特征间的距离(话虽如此,但论文中为了优化,选择协方差矩阵为对角矩阵,...
【GIoU 作为损失函数的不足】 在两个预测框有包含关系时,GIoU就退化为IoU,不能反映位置关系。(如图 3 中,图 6-2) DIoU(Distance-IoU) 为了解决 GIoU 上面的问题,DIoU 通过两个中心点距离和对角线的比值来衡量框的距离关系。这样同时解决了不相交和框包含两种情形下的问题(当然不止于此)。
一般情况下我们都是使用折线图绘制和监控我们的损失函数, y 轴是损失函数的值,x 轴是训练的轮次。 这种情况下我们只有损失函数空间的一维视图,并且只能看到小范围的参数梯度。 有没有一种方法能够让我们将的GPT的1750亿参数损失空间进行可视化呢?如果可以的话,那么这数十亿个参数的梯度会怎样?虽然理论上是可行的,...
深度碎片 提问前,请看我的个人简介 来自专栏 · 机器学习从吴恩达开始 5 人赞同了该文章 原课程 如何直观理解损失函数 发布于 2018-03-24 08:02 吴恩达(Andrew Ng) 机器学习 深度学习(Deep Learning) 关于作者 深度碎片 提问前,请看我的个人简介
混合损失函数 你应该已经注意到了,上面的对比图中有一个“Mix”,而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L1得到的损失函数: 这个混合损失函数的定义很简单,基本上就是MS-SSIM和L1的加权和,只不过因为MS-SSIM反向传播误差时需要用到G高斯分布参数,因此在L1部分也...
平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss 基本形式与原理 平均绝对误差 Mean Absolute Error (MAE) 是另一类常用的损失函数,也称为 L1 Loss。其基本形式如下 同样的我们可以对这个损失函数进行可视化如下图,MAE 损失的最小值为 0(当预测等于真实值时),最大值为无穷大。可以看到随着预测与真实值绝对误差 ...
损失函数画图 Hinge loss function: H(z)=max(0,1−z)H(z)=max(0,1−z) ψψ-learning loss function: ϕs(z)={sz<00z≥0ϕs(z)={sz<00z≥0 Normalized Sigmoid loss: Pt(z)=1−tanh(tz)Pt(z)=1−tanh(tz) Ramp loss function: ...
2、Weighted Binary Cross-Entropy加权交叉熵损失函数 加权交叉熵损失函数只是在交叉熵Loss的基础上为每一个类别添加了一个权重参数为正样本加权。设置 >1,减少假阴性;设置 <1,减少假阳性。这样相比于原始的交叉熵Loss,在样本数量不均衡的情况下可以获得更好的效果。