1#svm loss 的实现 softmax.py23importnumpy as np4fromrandomimportshuffle56defsoftmax_loss_naive(W, X, y, reg):7"""8用循环实现softmax损失函数9D,C,N分别表示数据维度,标签种类个数和数据批大小10Inputs:11- W (D, C):weights.12- X (N, D):data.13
Focal Loss是由Facebook AI Research提出的一种用于解决目标检测中类别不平衡问题的损失函数。在目标检测和图像分割任务中,经常会遇到一些类别的样本数量远远大于其他类别的样本数量,这就导致了模型在训练过程中对于少数类别的样本很难学习到有效的特征表示。Focal Loss通过引入一个平衡因子,可以更加关注难以分类的样本,从...
然而,交叉熵损失函数在处理高度不平衡的多标签分类问题时可能会出现问题,导致模型在少数类别上的表现非常糟糕。 为了解决这个问题,一种新型的损失函数——FOCAL LOSS被提出,可以有效优化高度不平衡的多标签分类问题。FOCAL LOSS通过为少数类别的错误样本设置更高的权重,将注意力放在错误率高的类别上,从而提高模型的性能...
以下语句实现了损失函数loss 分别对可训练参数w1和b1求偏导数,并将计算结果保存到grads列表中A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学
In this paper,we define the q-symmetric entropy loss function on the basis of the symmetric entropy loss function. 本文在对称熵损失函数的基础上定义了q-对称熵损失函数,并用参数估计的方法研究了在q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的最小风险同变估计(MRE)、贝叶斯(Bayes)估计、最小最大(Mininax...