平方损失(Square Loss):用于最小二乘问题; 指数损失(Exponential Loss):主要用于Adaboost集成学习算法中; 其他特定场景有奇效的loss Hinge Loss 损失函数是一个折线,函数表达式为: \[L(x_i)=\max(0, 1-f(m_i,w)) \] 如果类别正确,损失为0,否则为\(1-f(m_i,w)\)。 在svm中,考虑松弛变量,优化函...
sigmoid交叉熵(CE)损失可以写成: 类平衡(CB) sigmoid交叉熵损失为: 3.3. 类别平衡 Focal Loss 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...
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...
可以理解为:当实际类别为1时,我们希望预测为类别1的概率高一点,此时l o g ( p ) log(p)log(p)的值越大,产生的损失越小;反之,我们希望预测为类别0的概率高一点,此时l o g ( 1 − p ) log(1−p)log(1−p)的值越大,产生的损失也越小。在实际应用中,二分类的类别概率通常采用sigmoid函数把结...
15. 损失函数的原理、类别与实现下是这是我见过最完整的【深度学习入门教程】我居然一天就跟着华为总监搞懂了深度学习神经网络必备知识点!TensorFlow/循环神经网络/自然语言处理的第15集视频,该合集共计77集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
怎么解决rknn 量化后类别损失问题 ncnn量化原理 最近研究INT8量化的相关计算原理,有一篇文章讲解INT8量化讲解的很通透,我给出了相关链接。 神经网络量化入门--基本原理 使用Netron进行模型可视化,选取ONNX_MODEL_ZOO中的一个mnist-12-int8的模型,其中的一个算子名字叫做 QLinearConv,其中有一些参数。
操作失误产生的损失 视为问题,改善 除了损失的类别概念,还有损失强度感的不同。就是对于同等数额或同等比率的损失,不同投资人感觉沮丧和不愉快的程度不一样。损失强度感不同的原因有很多,比如收入来源、财务压力、生活压力、心理素质不同等等。 损失强度感的大小,与投资效率有非常直接的关系。比如,某些投资人具有非凡...
第一种就是实质损失或损坏(physical loss or damage),例如货物被盗窃,或者连船带货一起沉没在大海,又或者只是少量的货物因为船舱进水而受到损坏。第二种就是经济损失(financial loss),这种典型的例子也有很多,例如是船舶因为天气的原因导致船期延长晚了到卸港以致市场价格下跌导致的损失。其他例子会是像共同海损的分摊...
来均衡正负样本对损失的影响: 3 Focal Loss 从另外一个角度来看类别不均衡问题,可以认为少数类样本是一种难以分类的样本,因为模型总容易把它们分错。定义一个指标来衡量样本的难易程度: 其中,p是模型预测值,y是真实值。 越大说明模型越容易分错。通常,简单样本是难样本的指数倍数。因此,即使难样本单个样本被分错...
类别均衡损失 如果没有额外的信息,我们不能为每个类设置单独的Beta值,因此,使用整个数据的时候,我们将把它设置为一个特定的值(通常设置为0.9、0.99、0.999、0.9999中的一个)。 因此,类别均衡损失可表示为: 这里,L(p,y)可以是任意的损失。 类别均衡Focal Loss ...