定义损失函数:可以使用PyTorch内置的损失函数或者自定义一个损失函数。 前向传播:通过模型计算预测值。 计算损失:使用定义好的损失函数计算预测值与真实值之间的损失。 反向传播:通过计算损失的梯度来更新模型参数。 下面是一个完整的示例,展示如何定义一个自定义损失函数并更新梯度: 步骤1:定义损失函数 可以使用内置的...
3D高斯损失函数(2)添加BA优化和结构损失 在PyTorch中添加重投影误差(Reprojection Error)作为损失函数通常用于计算机视觉任务,特别是涉及多视图几何(如立体视觉或多视角重建)的问题。重投影误差衡量了3D点在投影到不同视角后的图像平面上的偏差。以下是如何在PyTorch中实现和使用重投影误差作为损失函数的步骤:...
吸取了GWD和KLD在近似SkewIoU路上的经验教训,KF-IoU依然采用高斯建模的方式,但不再通过分布距离度量来构建新的损失函数而是想通过高斯分布模拟SkewIoU的计算过程,具体步骤如下图: 很显然整个过程是按照SkewIoU(交/并)的计算过程进行的,但是计算出来的结果肯定不是精确的SkewIoU,上面分析过,精确的SkewIoU这个并不重要。
在TensorFlow中,高斯对数似然损失函数(Gaussian Log-Likelihood Loss)是一种常用的损失函数,用于训练概率模型,特别是在回归问题中。 高斯对数似然损失函数是基于高斯分布的最大似然估计而来的。在回归问题中,我们通常假设输出值服从高斯分布,而高斯对数似然损失函数则用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。 该损失函数的计...
双变量高斯负对数似然损失函数 B-NLLloss 受到上面公式的启发,双变量高斯负对数似然损失函数是不是可以由对二元正态分布函数取对数而得到。 我们知道,二元正态分布函数如下: f(x,y)=12πσxσy1−ρ2exp{−12(1−ρ2)[(x−μxσx)2−2ρx−μxσxy−μyσy+(y−μyσy)2]} 然后对...
`forward`函数定义了如何计算损失。这个损失函数实际上是计算预测值与实际值之间的Kullback-Leibler散度,这是一个衡量两个概率分布之间相似性的度量。 然后你可以像使用其他PyTorch损失函数一样使用这个损失函数: ```python criterion = GaussianLoss(mu=0, sigma=1)创建损失函数实例,设置高斯分布参数 loss = criterion...
第二个角度是从两个损失函数的假设出发,MSE 假设了误差服从高斯分布,MAE 假设了误差服从拉普拉斯分布。拉普拉斯分布本身对于 outlier 更加 robust。参考下图(来源:Machine Learning: A Probabilistic Perspective 2.4.3 The Laplace distribution Figure 2.8),当右图右侧出现了 outliers 时,拉普拉斯分布相比高斯分布受到的影响...
keras中使用“mean_squared_logarithmic_error”作为损失函数 在下面的示例是使用MSLE损失函数的完整代码。 该模型在训练和测试数据集上的MSE都略差。这是由于目标变量的分布是一个标准的高斯分布,说明我们的这个损失函数可能不是很适合这个问题。 下图显示各训练轮次的对比MSE收敛得很好,但MSE可能过拟合了,因为它从20...
在高斯分布的正交分解损失函数中,我们假设数据服从高斯分布,即数据点在低维空间中的分布应该是一个高斯分布。同时,我们还假设数据点在高维空间中的分布也是一个高斯分布。基于这些假设,我们可以通过最小化重构误差来学习低维空间的表示。 具体来说,我们可以将高维数据表示为一个矩阵X,其中每一行表示一个数据点。我们...
基于混合高斯损失函数的图像目标检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于混合高斯损失函数的图像目标检测方法说明:本发明提供了基于混合高斯损失函数的图像目标检测方法,其基于预设训练样本构建关于所述待检测图像的...专利查询请上爱企查