损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距.一般而言,大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的. 哦豁,损失函数这么必要,那都存在什么损失函数呢? 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数. 运算公式 1 均方差函数 均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果,其概念相对简单,就是真实值与预测值差值的平方的均值,具体运算公式可以表达如下: 其中f(xi)是预测值,yi是真实值. 其中f(x_{i})是预测值,y_{i}是真实值. 其中f

浅谈人脸识别中的loss 损失函数 2019-04-17 17:57:33 liguiyuan112 阅读数 641更多 分类专栏: AI 人脸识别   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/89355690 在人脸识别中,算法的提高主要体现在损失函数的设计上,损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用.我们看到许多常用的损失

1.求loss: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes 第二个参数labels:实际的标签,大小同上 具体的执行流程大概分为两步: 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常

Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题,如目标检测中大量简单的background,很少量较难的foreground样本.Focal Loss通过修改交叉熵函数,通过增加类别权重\(\alpha\) 和 样本难度权重调因子(modulating factor)\((1-p_t)^\gamma\),来减缓上述问题,提升模型精确. 一.技术背景 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类:two-stage dete

一.Word2Vec简介 Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续的词袋模型)和Skip-gram两种.Word2Vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.因此,Word2Vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.经过训练,部分单词向量的加法组

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' #Tensorflow的另外一个高层封装TFLearn(集成在tf.contrib.learn里)对训练Tensorflow模型进行了一些封装 #使其更便于使用. #使用TFLearn实现分类问题 #为了方便数据处理,本程序使用了sklearn工具包, #更多信息可以参考http://scikit-learn.org from sklearn import model_selection from sk

1. 损失函数 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: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 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,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N

案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) batch_size=8 #一次喂给神经网络多少数据 seed=23455 #构造数据集 rdm=np.random.RandomState(seed) #基于seed产生随机数 X=rdm.rand(32,2) #32组数据 Y_=[[

Fork版本项目地址:SSD 一.损失函数介绍 SSD损失函数分为两个部分:对应搜索框的位置loss(loc)和类别置信度loss(conf).(搜索框指网络生成的网格) 详细的说明如下: i指代搜索框序号,j指代真实框序号,p指代类别序号,p=0表示背景, 中取1表示此时第i个搜索框和第j个类别框IOU大于阈值,此时真实框中对象类别为p. cip表示第i个搜索框对应类别p的预测概率. 二.分类损失函数 有了上图的分析,我们可以看具体实现了,首先我们看Lconf部分的计算,其分为最大化第一个累加

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im

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

深度学习:两个重要特性:多层和非线性 线性模型:任意线性模型的组合都是线性模型,只通过线性变换任意层的全连接神经网络与单层神经网络没有区别. 激活函数:能够实现去线性化(神经元的输出通过一个非线性函数). 多层神经网络:能够解决异或问题,深度学习有组合特征提取的功能. 使用激活函数和偏置项的前向传播算法 import tensorflow as tf a = tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1) + biases1) y = tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)

这里的num_units参数并不是指这一层油多少个相互独立的时序lstm,而是lstm单元内部的几个门的参数,这几个门其实内部是一个神经网络,答案来自知乎: class TRNNConfig(object): """RNN配置参数""" # 模型参数 embedding_dim = 100 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 2 # 类别数 vocab_size = 10000 # 词汇表达

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 1],

第2章 Tensorflow keras实战 2-0 写在课程之前 课程代码的Tensorflow版本 大部分代码是tensorflow2.0的 课程以tf.kerasAPI为主,因而部分代码可以在tf1.3+运行 另有少量tensorflow1.*版本代码 方便大家读懂老代码 2-1 tf-keras简介 理论部分 Tensorflow-keras简介 分类问题.回归问题.损失函数 神经网络.激活函数.批归一化.Dropout Wide&deep模型 超参数搜索 实战部分 Keras搭建分类模

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = 'layer%s' % n_layer with tf.name_scope(layer_name): with tf.

import os os.environ[' import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_dat