很容易想到把播放时长的预估问题作为一个回归问题,采用mse loss,但是mse loss存在两个问题: 分布假设:假设是预估label、误差项符合正态分布 预估局限:对离群值敏感 Youtube在经典论文 (Deep Neural Networks for YouTube Recommendations) 提出了WCE损失函数,巧妙的用一个分类任务来预测播放时长 我们知道LR的对数几率...
Focal Loss for Dense Object Detection focal loss的设计很巧妙,就是在cross entropy的基础上加上权重,让模型注重学习难以学习的样本,训练数据不均衡中占比较少的样本,相对放大对难分类样本的梯度,相对降低对易分类样本的梯度,并在一定程度上解决类别不均衡问题。 如果将cross loss定义为: 那focal loss加权后...
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要...
将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6):'''Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions.Assumes the `channels_last` format.# Argumentsy_true:...
一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5: ...
使用不含全连接层的VGG16网络[35],并且仿照[27]使用binary cross entropy loss进行预测。解码器的结构和编码器的结构相同,但是是相反的顺序,并且用池化层取代了上采样层。解码器的权重是随机初始化的,最后的损失是内容损失和对抗损失的和。 Saliency Attentive Model[8] 是使用LSTM反复不断的对显著图进行预测。
正好就是模型过sigmoid函数之前的值,Youtube在论文中中指出可以把正样本的label置为ti(观看时长),负样本的label为0,这样损失函数可以写为: 做如下推导: 其中n是正样本的数目,k是负样本的数目,得出可以用ewx来表示预估的观看时长 可以为每一个正例增加一个负例来解决近似的问题,用y表示时长,loss变为: ...
正好就是模型过sigmoid函数之前的值,Youtube在论文中中指出可以把正样本的label置为ti(观看时长),负样本的label为0,这样损失函数可以写为: 做如下推导: 其中n是正样本的数目,k是负样本的数目,得出可以用ewx来表示预估的观看时长 可以为每一个正例增加一个负例来解决近似的问题,用y表示时长,loss变为: ...