损失函数(Loss Function)和成本函数(Cost Function)之间有什么区别? 在此强调这一点,尽管成本函数和损失函数是同义词并且可以互换使用,但它们是不同的. 损失函数用于单个训练样本.它有时也称为误差函数(error function).另一方面,成本函数是整个训练数据集的平均损失(average function).优化策略旨在最小化成本函数. 1.平方误差损失 每个训练样本的平方误差损失(也称为L2 Loss)是实际值和预测值之差的平方:(y-f(x))^2   相应的成…

前言 看了 Yolov3 的论文之后,发现这论文写的真的是很简短,神经网络的具体结构和损失函数的公式都没有给出.所以这里参考了许多前人的博客和代码,下面进入正题. 网络结构 Yolov3 将主干网络换成了 darknet53,整体的网络结构如下图所示(图片来自[论文解读]Yolo三部曲解读--Yolov3): 这里的 CONV 具体结构是 1 个 Conv2d + 1 个 BatchNorm2d + 1个 LeakyReLU (除了 Feature Map 1.2.3 前的 1×1 CONV),…

MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量. 一般的使用格式如下所示: loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=Tr…

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh…

原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化. 最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失, 分类器必须提供对输入…

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们…

如何优化coding 前言 最近一直在做修改bug工作,修改bug花费时间最多的不是如何解决问题而是怎样快速读懂代码.如果代码写的好的,不用debug就可以一眼看出来哪里出了问题.实际上,我都要debug好多遍才能差不多理解这个业务逻辑,进而分析原因以及修改修复的代价.这项工作花费了我绝大部分的时间,而且并没有什么意义,因为fix bug之后就再也不会处理这些代码了. 因此,易读性应该放在代码的首要位置,如果长期维护的话. 1.好的命名规范和良好的注释 什么样的命名才是好的?可以表明这个方法的功…

在开发的项目的时候,你是否经常遇到需要重复编写一些类似的代码,比如是否经常会使用 for.foreach ? 在编写这两个循环语句的时候,你是一个字符一个字符敲还是使用 Visual Studio 提供的Code Snippet 工具自动帮你生成呢? 神奇之处 你只需要在代码编辑器中输入for,就会看到 Visual Studio 的自动提示框中出现了如下红框框起来的部分,这个时候只需要连按两下 tab 键,便会自动补全 for 循环语句(如图2所示),并且默认选中索引,以便你进行修改. 图 1…

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的…