Soft Margin Loss的目标是最小化分类错误和超平面复杂度之和。其中,分类错误指的是数据点到超平面之间的距离,我们希望这个距离尽可能小。超平面复杂度指的是超平面向量w的范数,我们希望它尽可能小。这两个目标是相互矛盾的,Soft Margin Loss通过设置C来平衡它们。 当C的值较小时,模型会更加关注超平面复杂度,从而选择...
例子: importtorchimporttorch.nnasnnimportmathdefvalidate_SoftMarginLoss(input,target):val=0forli_x,li_yinzip(input,target):forx,yinzip(li_x,li_y):loss_val=math.log(1+math.exp(-y*x),math.e)val+=loss_valreturnval/input.nelement()x=torch.FloatTensor([[0.1,0.2,0.4,0.8],[0.1,0.2,0.4...
1、可以仔细查看公式，两个Loss在BCEWithLogitsLoss的weight为1的时候是一样的 2、可以简单跑一个demo...
__init__(self, reduction="mean", inf=1e12): """CircleLoss of MultiLabel, 多个目标类的多标签分类场景,希望“每个目标类得分都不小于每个非目标类的得分” 多标签分类的交叉熵(softmax+crossentropy推广, N选K问题), LSE函数的梯度恰好是softmax函数 让同类相似度与非同类相似度之间拉开一定的margin。
在角度上乘margin,需要用到倍角公式,反向传播时不方便。因此,我们为何不直接在角度上加margin呢? Additive Angular Margin Loss [4] (又名Arcface,CVPR 2018) s\left(\cos \left(\theta_{1}+m\right)-\cos \theta_{2}\right)=0 \tag 3 式中,s代表scale超参数,一般根据样本类别数取合适值。
1#svm loss的实现 linear_svm.py23importnumpy as np4fromrandomimportshuffle56defsvm_loss_naive(W, X, y, reg):7"""8用循环实现的SVM loss计算9这里的loss函数使用的是margin loss1011Inputs:12- W (D, C): 权重矩阵.13- X (N, D): 批输入14- y (N,) 标签15- reg: 正则参数1617Returns ...
损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用L(Y,f(x))来表示。 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: ...
Many of the existing convex/non-convex soft-margin losses can be viewed as a surrogate of the $L_{0/1}$ soft-margin loss. Despite the discrete nature of $L_{0/1}$, we manage to establish the existence of global minimizer of the new model as well as revealing the relationship among...
准确地说,SVM分类器使用的是铰链损失(hinge loss),有时候又被称为最大边界损失(max-margin loss)。Softmax分类器使用的是交叉熵损失(corss-entropy loss)。Softmax分类器的命名是从softmax函数那里得来的,softmax函数将原始分类评分变成正的归一化数值,所有数值和为1,这样处理后交叉熵损失才能应用。
1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),$L_i$表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类的损失的总和。 $L_i=\sum_{j!=y_i}\left \{ ^{0 \ \ \ \ \ \ \ \ if \ s_{y_i}...