Lower Bounds on Cross-Entropy Loss in the Presence of Test-time Adversaries 论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.08382 代码地址:https://github.com/arjunbhagoji/log-loss-lower-bounds 写在前面 这篇文章发表于ICML 2021,作者为普林斯顿大学的Arjun Nitin Bhagoji等人(和HYDRA的作者一个团队)。 本文提出...
这也就解释了原论文中说的GCE损失是MAE和CE损失的一种trade-off关系。 我当初纠结在就损失函数本身而言,我是怎么也没能发现当$q$趋近于0的时候是怎么就和CE等价了。但是当我把目光聚焦在导数上的时候,发现原来是在导数层面上二者的等价关系。也更了解了,损失函数的本质应当是观察其导数,看这个损失函数的导数是...
在分类之外,研究者还对于候选框的回归问题做了类似的统计并设计了相应的 GHM-R Loss。 需要指出的是,由于常用的 Smooth L1 Loss 是个分段函数,在 L1 的这部分倒数的模长恒定为 1,也就是偏差超过临界值的样本都会落到 g=1 这一点上,没有难度的区分,这样的统计并不合理。为了解决这个问题,研究者引入了 ASL...
ICCV2017 RBG和Kaiming的论文。提出Focal Loss是为了使得一阶段检测能达到和二阶段检测一样的准确率,同时还能保证速度。 作者认为one-stage和two-stage的表现差异主要原因是大量前景背景类别不平衡导致。在双阶段算法中,在候选框阶段,通过得分和nm... Focal Loss损失函数的个人理解...
总结 对SE而言,要得到一个线性的梯度,必须输出不经过**函数才行。这样的情况只有线性回归,所以SE较适合做回归问题,而CE更适合做分类问题,在分类问题中,CE都能得到线性的梯度,能有效的防止梯度的消失; SE作为分类问题的loss时,由于**函数求导的影响,造成连续乘以小于1大于... ...
大家都知道,contrastive loss用在embedding vector上,这个embedding vector怎么得到的?压根就没人讲。另外,loss函数里也涉及一些超参数,超参数应该取多少?也压根没人提。都是看了看表明文章,就出来咔咔写博客,论实用性,那是真的屁用没有。 前言:这篇文章是看了论文《Supervised Contrastive Learning》极其源码之后的...
原ground truth为 ,添加一个与样本无关的分布 ,得到 用 表示预测结果,则loss function为 label smoothing是论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中提出的,文中表明,使用label smoothing后结果有一定程度的提升。在论文中, ,k表示类别, ...
这里的“x”不是论文中的“x”,这里表示running_mean和runnning_var的更新权重。首先定义将要使用的数据: data = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]]).astype(np.float32) 然后采用pytorch提供的BatchNorm1d模块进行测试,确保自己代码获得的结果能够和pytorch一致: ...
Google旗下自动驾驶公司Waymo的研究人员Mingxing Tan发现了一个可以替代Cross-Entropy Loss的新的损失函数:PolyLoss,这是发表在ICLR 22的一篇新论文。什么都不变的情况下,只需要将损失函数的代码替换成PolyLoss,那么模型在图像分类、图像检测等任务的性能就会有很好的提升!
它们的联合表示：CELoss=−∑i=1nyilog(ezi∑j=1Cezj)注意下，如果在PyTorch中使用CE损失函数...