最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用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,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子

树链剖分+线段树lazy-tag在树链上操作时千万不要写错.. /* 树链剖分+线段树区间变负 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; #define maxn 10005 struct Edge{ int to,next; }edge[maxn<<]; ]; int fa[maxn],son[maxn],num[maxn],deep[maxn

这是悦乐书的第376次更新,第403篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第237题(顺位题号是1005).给定一个整数数组A,我们必须按以下方式修改数组:我们选择一个i并用-A[i]替换A[i],重复这个过程K次.(我们可以多次选择相同的索引.) 以这种方式修改后,返回数组可能的最大总和.例如: 输入:A = [4,2,3], K = 1 输出:5 说明:选择索引(1,),A变为[4,-2,3]. 输入:A = [3,-1,0,2], K = 3 输出:6

本文转载自:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/9337515

1. Loss function是用来量化评估当前预测的好坏,loss function越小表明预测越好. 几种典型的loss function: 1)Multiclass SVM loss:一般的SVM是针对0.1两类标签,现在是把它拓展到n类标签.它的物理意义是:现在要预测一个样本的标签,根据之前训练出的权重求出这个样本在所有标签的得分,正确的标签的得分如果大于其他标签的得分(往往还会加一个safety margin,就是要求要足够大),则loss function不增加:否则loss fu

原文: http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档,整理了下自己的理解,重新格式化了公式如下,以便以后查阅. 注意下面的损失函数都是在单个样本上计算的,粗体表示向量,否则是标量.向量的维度用 N 表示. nn.L1Loss loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失. los

公式推导:https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代码:https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss 在onestage的网络中,正负样本达到1:1000,这就会出现两个问题:1.样本不平衡   2.负样本主导loss.虽然负样本的loss小(因为大量的负样本是easy example,大量负样本是准确率很高的第0类),但个数众

1. Loss function是用来量化评估当前预测的好坏,loss function越小表明预测越好. 几种典型的loss function: 1)Multiclass SVM loss:一般的SVM是针对0.1两类标签,现在是把它拓展到n类标签.它的物理意义是:现在要预测一个样本的标签,根据之前训练出的权重求出这个样本在所有标签的得分,正确的标签的得分如果大于其他标签的得分(往往还会加一个safety margin,就是要求要足够大),则loss function不增加:否则loss fu

[machine learning] Loss Function view 有关Loss Function(LF),只想说,终于写了 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机

P1653疯狂的方格取数 Accepted 标签:天才的talent[显示标签]   背景 Due to the talent of talent123,当talent123做完NOIP考了两次的二取方格数和vijos中的三取方格数后,突发奇想.... 描述 在一个宽M,长N的矩阵中,请你编一个程序,n次从矩阵的左上角走到矩阵的右下角,每到一处,就取走该处的数字,请你选择一种走法使取得的数字的和最大,并输出其最大值.其中:3<=M<=20 M<=N<=100 1<=n<

感谢原文作者!原文地址:http://eletva.com/tower/?p=186 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机器学习等领域,虽外表形式不一,但其本质作用应是唯

题意: 1.一个人从[1,1] ->[n,n] ->[1,1] 2.仅仅能走最短路 3.走过的点不能再走 问最大和. 对每一个点拆点限流为1就可以满足3. 费用流流量为2满足1 最大费用流,先给图取负,结果再取负,满足2 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <math.h> #include <queue> #include <s

P2774 方格取数问题 emm........仔细一看,这不是最大权闭合子图的题吗! 取一个点$(x,y)$,限制条件是同时取$(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)$,只不过权值取负而已 于是我们把图分为黑点和白点,同颜色点之间不相邻,不同颜色的点相邻(如将$(x+y)%2==1$的点记为黑点) 假装把白点的权值都看成负的 记$link(p,q,val)$为$p$向$q$连一条$val$的边(包括反向边) 蓝后根据最大权闭合子图的套路 对于黑点$p$与相邻的白点$q$

https://blog.csdn.net/left_think/article/details/76370453 1. 背景介绍  在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作.这样就有两点不太好: 严格对齐要花费人力.时间.严格对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果,往往要对预测出的label做一些后处理才可以得到我们最终想要的结果.  虽然现在已经有了一些比较成熟的开源对齐工具供大家使用,但是随着de

Description 给出一个 \(n*n\) 的矩阵,每一格有一个非负整数 \(A_{i,j}\) ,(\(A_{i,j} <= 1000\))现在从 \((1,1)\) 出发,可以往右或者往下走,最后到达 \((n,n)\) ,每达到一格,把该格子的数取出来,该格子的数就变成 \(0\) ,这样一共走 \(K\) 次,现在要求 \(K\) 次所达到的方格的数的和最大 Solution 一条边 \((a,b)\) 表示容量为 \(a\) ,费用为 \(b\) . 把每个点拆成两个点,入点和出

转载自:http://eletva.com/tower/?p=186 有关Loss Function(LF),只想说,终于写了 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机器学习

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age

[题目链接] http://poj.org/problem?id=3680 [题目大意] 有N个带权重的区间,现在要从中选取一些区间, 要求任意点都不被超过K个区间所覆盖,请最大化总的区间权重. [题解] 我们将权重取负后进行建图,对于每个区间从首到末连边, 如果该路被增广则说明这个区间被选定,我们只要给定K的流量 最后求出最大流下的最小费用即可 [代码] #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring>

先说POJ3680:给n个有权(权<10w)开区间(n<200),(区间最多数到10w)保证数轴上所有数最多被覆盖k次的情况下要求总权最大,输出最大权. 思路:       限制的处理:s-->开始流量为k,要求总权最大,即费用最大,所以费用取负,最小费用最大流即可.对于输入区间[a,b]:w,添加边:a-->b,流量为1,费用为-w. 对于点i,i+1,添加边,费用为0,流量无穷.显然这种处理,限制了区间最多取k次,(流量控制),跑最大流能走添加的边尽量走,且越大越好(负数刚刚是

网络流大法吼 不想用DP的我选择了用网络流-- 建模方法: 从源点向(1,1)连一条容量为2(走两次),费用为0的边 从(n,n)向汇点连一条容量为2,费用为0的边 每个方格向右边和下边的方格连一条容量为inf,费用为0的边 走到每个方格,会取出方格上的数.每个方格的数只会被取走一次. 于是我们考虑拆点 每个方格向拆出的点连一条容量为1(只能被取走一次),费用为方格上的数的边 由于每个方格不一定只走一次,所以再连一条容量为inf,费用为0的边 然后跑最大费用最大流就行了~ 我的代码中把边上的费用

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游