9 多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中 11
1. 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数(Loss Function):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差。代价函数(Cost Function):是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有损失函数值的平均。目标函数(Object Function):是指最终需要优化的函数,一般来说是经验风险+结构风险,也就是(代价函数+正则...
将所有损失函数(loss function)的值取平均值的函数称为代价函数(cost function),更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的,而代价函数是针对所有样本的。 损失函数与度量指标 一些损失函数也可以被用作评价指标。但是损失函数和度量指标(metrics)有不同的目的。虽然度量指标用于评估最终模型并比较不同模型的性能,但损...
一、损失函数定义 损失函数通常用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。通常有如下几种损失函数: 0-1损失函数(zero-one loss) 绝对值损失函数 log对数损失函数 平方损失函数 指数损失函数(exponential loss…
对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值0 8 HingeEmbeddingLoss torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0,reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值1 9多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss ...
Huber Loss,又被称为 Smooth L1 Loss,是一种在回归任务中常用的损失函数,它是平方误差损失(squared loss)和绝对误差损失(absolute loss)的结合。这种损失函数主要用于减少异常值(outliers)在训练模型时的影响,从而提高模型的鲁棒性。 Huber Loss 函数通过一个参数 δ\deltaδ(...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和BBox Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程。 其演进路线是 Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss EIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值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。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。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: ...
19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。
没有一个适合所有机器学习算法的损失函数。针对特定问题选择损失函数涉及到许多因素,比如所选机器学习算法的类型、是否易于计算导数以及数据集中异常值所占比例。 从学习任务的类型出发,可以从广义上将损失函数分为两大类——回归损失和分类损失。在分类任务中,我们要从类别值有限的数据集中预测输出,比如给定一个手写数字...