2. L-Softmax损失会增加计算复杂度吗? 3. 该方法适用于所有的分类任务吗? 4. 如何选择合适的值? 5. 什么是对比损失函数(Contrastive Loss)? 6. 什么是三元组损失函数(Triplet Loss)? 7. L-Softmax与对比损失和三元组损失的关系? 参考论文: [1612.02295] Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural...
学界 | 马里兰大学论文：可视化神经网络的损失函数 选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 在这篇论文中，研究人员提出了「过滤器归一化」方法，用于可视化损失函数的曲率，并对损失函数进行了实验性的并行对比。他们进一步探索了多种因素（网络架构、超参数、优化器等）对损失函数形态的影响，以及损失函数形态对...
每种GAN变体都引入了独特的架构或损失函数修改，以解决特定挑战，如训练不稳定、模式崩溃，或增强可控性...
2.3.梯度下降法细分(3种) 这一损失函数刻画了当参数为θ时,模型在在所有数据上的平均损失。我们希望找到平均损失最小的模型参数,也就是求解优化问题: 1.经典梯度下降法 经典梯度下降法采用所有训练数据的平均损失来近似目标函数,因此经典的梯度下降法在每次对模型参数进行更新时,需要遍历所有的训练数据。当训练数据规...
论文引入了一种新颖的偏差方差分解，以及Margin Losses等新的损失函数。 研究表明对于所有convex margin losses，预期风险分解为一个“中心”模型的风险和一个关于训练数据变化的功能边际量化变化的术语。 这些分解为从我们理解模型过拟合/欠拟合提供了一种诊断工具。3、The Multiscale Structure of Neural Network Loss ...
论文:Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.09913 神经网络的训练依赖于寻找高度非凸损失函数的(足够好的)极小值的能力。利用特定的网络架构设计(例如,跳过连接)生成的损失函数可以使训练过程变得更简单...
首先是 L1-norm 损失函数,又被称为最小绝对偏差(least absolute deviation,LAD) 如果我们最小化上面的损失函数,其实就是在最小化预测值 和目标值 的绝对值。 之后是大家最熟悉的 L2-norm 损失函数,又有大名最小二乘误差(least squares error, LSE): ...
本文首先介绍了两种不 同的损失函数，交义熵损失函数1J 负对数似然函数分 别对这两个损失函数在公式上进行了理论推导，在数据I •.进 行/算法实验，实验得出针对手写体数据集交叉熵损失蚋数 比负对数似然函数优，2相关知识 2.1交叉熵损失函数 定义：已知两个概率分布函数P 和Q ,定义H (P ,Q ) = - y ...
论文:Learning with Average Top-k Loss ▌1. 引言: 很多机器学习任务目标于学习一个映射函数 以根据输入的数据或特征 来预测目标输出 。比如根据人的身高年龄来预测人的体重。我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y,给定一组训练数据 记f在样本(x, y)上损失为 ...
[论文笔记] 损失函数整理 损失函数集合 损失函数对于机器学习,就像一把尺子,用来度量模型,指导模型训练用,因此损失函数的设计和模型结构设计一样重要。损失函数用来评价预测值和真实值间的关系,好像大多数关于loss的论文都出在人脸辨识和细粒度分类领域。 Contrastive Loss ...