边界模糊导致模型预测不稳定定位是连续回归任务，通过平滑优化（如Smooth L1损失）逐渐逼近真实值 ...
在使用RKNN对深度学习模型进行量化后,部分类别可能会出现识别精度显著下降的情况,即类别损失。这通常是由于量化过程中信息丢失或量化参数设置不当导致的。 2. 解决方案 (1)调整量化参数 量化精度选择:根据模型特性和应用需求,选择合适的量化精度(如INT8、FP16等)。对于对精度要求较高的类别,可以尝试使用更高的量化精...
投资损失是指公司进行投资活动时因投资失败或投资回报低于预期而导致的经济损失。 股权投资损失:如投资的公司破产、股价下跌等导致的投资损失。 债权投资损失:如债务人违约、债券违约等导致的投资损失。 四、法律诉讼损失 法律诉讼损失是指公司因涉及法律诉讼而承担的经济损失,包括诉讼费用、赔偿费用等。 诉讼费用:如律师...
对于输入一张图片,我们要在3个尺度上做预测(3个尺度分别,52*52,26*26,13*13),每个尺度上用3个anchors做预测(B=3),每个anchor在每个cell需要预测5+class个结果(5是指前景置信度confidence,坐标的偏移,每个类别的概率)。所以,一张输入图片共(13*13*3*25+26*26*3*25+52*52*3*25).因为预测得到这么多的...
Focal loss (FL)是在RetinaNet中提出的,可以减少分类很好的样本的损失,聚焦于困难的样本。 类别平衡的 (CB) Focal Loss为: 4. 实验结果 4.1. 数据集 用于评估类平衡损失有效性的数据集 试验了CIFAR-10和CIFAR-100的5个不平衡系数分别为10、20、50、100和200...
资产损失类别主要包括以下几种：1. 固定资产损失 固定资产损失是指由于各种原因导致的固定资产的减少或失去使用价值，例如资产折旧、报废、损毁等。这种损失一般涉及到较大的价值，会对企业的财务状况产生重大影响。2. 流动资产损失 流动资产损失主要是指企业所拥有的现金、存货、应收账款等流动资产的减少或...
混合量化是一种有效的减少类别损失的方法。它允许在模型中同时使用不同精度的数据类型(如INT8和FP16),对敏感层(如分类层)使用较高精度的数据类型,以减少精度损失。 精细校准:使用更多的校准数据来评估模型的精度损失,并根据评估结果调整量化参数。精细校准可以帮助发现量化过程中的潜在问题,并采取相应的措施进行解决...
以下内容围绕常用多类别损失函数展开,结合实际代码示例与场景分析,帮助理解不同损失函数的特点及适用情况。 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 适用场景:单标签多分类任务(每个样本仅属于一个类别) 输入要求:模型输出未经softmax处理的原始logits,形状为[batch_size,num_classes];标签为类别索引值,形状为[batch_size] ...
目标函数中设计只保留正确的部分(为什么不保留错误部分,我想都可以达到目的,这里保留正确部分,计算更方便);用极值思维想象完美分类情况下,输出的正确类别的概率必然是1,所以损失函数loss=-1/n(Px1+Px2+Px3+……);Px1代表样本x为x1的情况下,输出样本类别相同的概率;最好的情况就是p值都为1;损失值为0 ,可loss...
在类别不匹配损失的分类里,基于特征的分类方法是很常见的。比如说在动物分类里,动物的外形特征、生活习性等都是分类的依据。像老虎有锋利的爪子、条纹的皮毛,喜欢独居且是肉食性的,这些特征就把它和其他动物区分开了。要是把老虎归类到食草动物里,那可就出大问题了,这就是类别不匹配。在企业产品管理中也一样,产...