IoU Loss 将 4 个点构成的 bbox 看成一个整体进行回归。 IOU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比,再求负对数,但是在实际使用中我们常常将IOU Loss写成1-IOU。 如果两个框重合则交并比等于1,Loss为0说明重合度非常高。 IOU算法流程如下: IoU Loss的优点: 1)它可以反映预测光与真实框的...
(2)平方损失函数(quadratic loss function) L(y,f(x))=(y−f(x))2 是指预测值与实际值差的平方。 (3)绝对值损失函数(absolute loss function) L(y,f(x))=|y−f(x)|L(y,f(x))=|y−f(x)| 该损失函数的意义和上面差不多,只不过是取了绝对值而不是求绝对值,差距不会...
(y_pred, mse, color='blue', label='MSE') # 设置图像标题和坐标轴标签 plt.title('Mean Squared Error (MSE) Loss Function') plt.xlabel('Predicted Value') plt.ylabel('MSE') # 添加水平线和垂直线以突出零点 plt.axhline(0, color='gray', lw=1, ls='--') plt.axvline(0, color='...
mse_loss = tf.keras.losses.MeanSquaredError() mse_value = mse_loss(y_true, y_pred) print(mse_value) #输出:1.6666666666666667 ``` 在这段代码中,我们首先导入TensorFlow库,然后创建一个`MeanSquaredError`对象作为MSE损失函数。最后,我们调用该对象的`call`方法来计算MSE损失值并打印输出。这与前面使用Nu...
def mse(y_true, y_pred): return np.mean((y_true - y_pred) ** 2) 在这个例子中,我们定义了一个名为mse的函数,它接受真实标签和预测标签作为输入,并返回它们的均方误差。这个函数使用了NumPy库来进行高效的数组运算。 二、交叉熵损失函数交叉熵(Cross Entropy)损失函数是分类问题中最常用的损失函数之一...
2)回归任务中的损失函数:MAE损失(L1)、MSE损失(L2)、smooth L1损失 (1)MAE损失(L1) Mean absolute loss(MAE)平均绝对误差,也被称为L1损失,是以绝对误差作为距离,其公式如下: 其中, y——样本x属于某一个类别的真实概率; f(x)——样本属于某一类别的预测概率。
# 计算损失函数(MSE) def compute_loss(X, y, theta): m = len(y) y_pred = predict(X, theta) loss = (1 / (2 * m)) * np.sum(np.square(y_pred - y)) return loss # 计算损失值 loss = compute_loss(X, y, theta) print(f"Loss: {loss}") ...
使用Hinge Loss的类应该是[1]或[-1](不是[0])。为了在Hinge loss函数中不被惩罚,一个观测不仅需要正确分类而且到超平面的距离应该大于margin(一个自信的正确预测)。如果我们想进一步惩罚更高的误差,我们可以用与MSE类似的方法平方Hinge损失,也就是Squared Hing...
3、MSELoss 计算均方误差 Mean Squared Error (squared L2 Norm)。 公式如下,其中是真实值,是预测值: Python代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch Loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)loss=loss(input,target)loss.backwa...
MSE损失python调用调用 mlp损失函数,今天实现了一下MLP。先说几个函数的用法。1、在最小化损失的时候,经常使用的一个函数就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=,labels=,name=None).除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数:第一个参