从损失函数对x的导数可知:$L1$损失函数对x的导数为常数,在训练后期,x很小时,如果learning rate 不变,损失函数会在稳定值附近波动,很难收敛到更高的精度。$L2$损失函数对x的导数在x值很大时,其导数也非常大,在训练初期不稳定。smooth L1完美的避开了$L1$和$L2$损失的缺点。 在一般的目标检测中,通常是计算4...
损失函数在卷积神经网络中的作用 损失函数图像分析 Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中,即本来相似的样本,在经过降维(特征提取)后,在特征空间中,两个样本仍旧相似;而原本不相似的样本,在经过降维后,在特征空...
五.损失函数分析 1.只使用单独的GAN损失、或者只使用单独的循环一致性损失时,最终的结果都很差 2.在GAN损失的基础上,只添加单向的循环一致性损失时,训练很容易不稳定并发生模式崩溃,特别是在不包含映射方向的循环一致性损失时
在过去的5年里,有很多的论文提出了不同的目标损失函数用于不同的情况,如偏置数据,稀疏分割等。在本文中,我们总结了大多数在图像分割中广泛使用的且众所周知的损失函数,并列出了使用它们可以帮助更快和更好地收敛模型的情况。此外,我们还引入了一种新的log-cosh dice损失函数,并将其在NBFS头骨剥离数据集上的性能...
二值交叉熵损失 tf.keras.losses.BinaryCrossEntropy(from_logits=False),参数from_logits意思是输出层如果没有激活函数,则为True,表示接收到了原始的logits;为False表示输出层经过了概率处理。 基本上和sigmoid交叉熵损失等价,只是计算方式不同 该函数返回一个real num,用于labels值有两种的情况(可以是{0,1},也可以...