2.softmax loss: 它是损失函数的一种,是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。 先看softmax,其函数形式如下:其中z就是某个神经网络全连接层输出的一组结果,例如分类问题,做4分类,z就是一个1*4的向量。j就是0~3下标号。zk就是全连接层第k个值。 (1) 全连接输出向量z的每个值没有大小限制,...
loss layer 是CNN的终点,接受两个Blob作为输入,其中一个是CNN的预测值,另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算,得到当前网络的损失函数(Loss Function),一般记做L(θ)其中θ是当前网络权值构成的向量空间。机器学习的目的是在权值空间中找到让损失函数L(θ) 最小的权值θ(opt),可以采用一系列最...
四个方面:损失函数loss、学习率learning_rate、滑动平均ema、正则化regularization (1)损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距。(即前向传播计算出的结果 与 已知标准答案的 差距) NN 优化目标:使loss最小。主流的loss计算方法: a) mse(Mean Squared Erros) b) 自定义 c) ce(Cross Entropy)(交叉熵...
L-Softmax损失函数(Large-Margin Softmax Loss)通过引入可调节的角度间隔,增强了特征的类内紧凑性和类间可分性。 通过调整参数m ,可以控制学习目标的难度,避免过拟合,同时提升模型的泛化能力。 实验结果:验证了L-Softmax损失在多个数据集上的有效性,在分类和人脸验证任务中都取得了显著的性能提升。 一、背景 1.1 ...
对softmax家族的loss函数进行一些汇总,了解在解决分类任务的时,遇到的过拟合和样本分布不平衡时,loss函数可以发挥的作用 研究方向梳理 展开描述 1. cross-entropy-softmax 参考链接: 论文链接: 论文代码: 创新点 基础知识,提出分类任务的一种loss函数,比起mse的loss,忽略了非样本标签上量纲对分类结果的影响。使得分...
在使用softmax函数进行多分类问题时,常用的损失函数是交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。这种损失函数可以衡量真实概率分布和预测概率分布之间的差异。 对于单个样本和多分类问题,交叉熵损失函数定义如下: L(y,y^)=−∑i=1Cyilog(y^i) 其中: C是类别的总数 y是一个one−hot编码的向量。表示真实的标...
这样就引入了分类函数softmax函数, softmax = exp( logits)/reduce_sum( exp( logits), dim) softmax网络模型 二、损失函数loss 用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛万向 1、均值平方差 tf方法 AI检测代码解析 MSE=tf.reduce_mean (tf.pow(tf.sub(logits, outputs) ,2.0)) ...
损失函数 loss用来衡量真实值和预测值的差别,是机器学习中一个非常重要的概念。 这里给大家简单介绍3个常用的损失函数。 均方损失,也叫做L2 loss。 这里除2是为了方便求导的时候可以和平方的2进行抵消。 上面有3条线,可以可视化这个损失函数的特性。
损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))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...