一般的分类任务,即单标签分类,target类别只有1类,都会用softmax+cross_entropy作为loss(pytroch中等价于softmax+log+NLLLoss) 在Jarvix:NLLLoss做了什么中推导了,这个loss= −logsoftmaxtarget ,由于softmax值域为[0,1],log后值域为[ −∞ , 0],再取负数,值域为[0, +∞ ],因此classification loss的值域...
对比ce loss可以看到,ce loss的权重是通过j调节的, 而focal loss是通过\gamma调节的,并且没有常数项1,正式因为去掉了常数1,focal loss可以防止过拟合(过拟合基本等价P_t接近1),这是因为如果常数项为1,模型的梯度会倾向于样本中类别占比较高的类。 了解多项式系数的影响 在上一节中,我们建立了 PolyLoss 框架...
IClassificationLoss ILossFunction<TOutput,TLabel> IRegressionLoss IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss ISupportSdcaRegressionLoss ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> KMeansModelParameters KMeansTrainer KMeansTrainer.InitializationAlgorithm ...
由于每个点是被独立sample出来的,所以高斯sample出79个点的几率是每个点被sample出的几率相乘; 我们就要找一个高斯函数,使得sample出79个点的几率最大,即L最大(这里的L是likelihood不是loss); 通过化简发现,最好的μ为mean,再计算出最好的Σ; 3、修正概率生成模型 上面的例子里,每个function都有自己的mean和vari...
loss function是在努力match训练集,而最终是要使它能较好的用于测试集,而正则化便是使拟合的函数维度不要那么高(太高就是过拟合了),尽量简单 类比回归问题,通过加入回归项,使模型的幂次数降低,这相当于一个惩罚项,若想要高幂次就要克服这个惩罚 L1正则化会使权重矩阵在最优化的过程中变得稀疏 ...
一篇博客:分类模型的 Loss 为什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559 分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值。 分类问题,都用 onehot + cross entropy training 过程中,分类问题用 cross entropy,回归问题用 mean squared error。
classification loss, auxiliary losses such as self-supervised loss27and manifold mixup loss15are also used to provide enough decision boundaries among classes to make the model generalize to new class. These auxiliary losses have been shown to have better pre-training effectiveness in studies such ...
Loss会直接体现在FC层之前的输出上。进一步地，IB Loss引入了类别数量的平衡，即样本多的类别权重减小，确保所有类别在模型决策中均衡发挥作用。这种方法直观易懂，论文《Influence-Balanced Loss for Imbalanced Visual Classification》提供了详细的实现细节和实验结果，可参考arxiv.org/pdf/2110.0244...
Loss-Aversively Fair Classificationdoi:10.1145/3461702.3462630Junaid AliMuhammad Bilal ZafarAdish SinglaKrishna P. GummadiACMNational Conference on Artificial Intelligence
Search before asking I have searched the YOLOv8 issues and discussions and found no similar questions. Question Hello, I've gone through the discussions regarding loss functions (#4219 and #4025). However, I still have some questions abo...