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parameter的梯度（2）再用F.depend(loss, self.optimizer(grad)) 得到更新梯度后重新計(jì)算的loss【關(guān)于這個(gè)不是很確定F.depend的作用，官網(wǎng)tutorial寫的很簡單】2. 以及想請問需要在trainwrapper的init設(shè)置set_train和set_grad嗎？3
非線性激活函數(shù)+梯度計(jì)算是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)復(fù)雜模式的必要條件。5. 總結(jié)：激活函數(shù)梯度的雙重角色橋梁作用：將損失函數(shù)的誤差信號傳遞到權(quán)重參數(shù)，完成鏈?zhǔn)角髮?dǎo)。調(diào)控作用：通過自身的梯度設(shè)計(jì)（如平滑性、飽和性），影響模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂速度。梯度最終用于更新權(quán)重，但激活函數(shù)的梯度是這條路
損失函數(shù) 損失函數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)里最基礎(chǔ)也是最為關(guān)鍵的一個(gè)要素，通過對損失函數(shù)的定義、優(yōu)化，就可以衍生到我們現(xiàn)在常用的機(jī)器學(xué)習(xí)等算法中。1.損失函數(shù) 損失函數(shù)（loss function）是用來估量擬模型的預(yù)測值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度，它是一個(gè)非負(fù)實(shí)值函數(shù),損失函數(shù)的作用是衡量模型預(yù)測的好壞。通常使用L(Y
Function 和 Objective Function 的區(qū)別和聯(lián)系。在機(jī)器學(xué)習(xí)的語境下這三個(gè)術(shù)語經(jīng)常被交叉使用。- 損失函數(shù) Loss Function 通常是針對單個(gè)訓(xùn)練樣本而言，給定一個(gè)模型輸出 和一個(gè)真實(shí) ，損失函數(shù)輸出一個(gè)實(shí)值損失 - 代價(jià)函數(shù) Cost Function
function）。代理損失函數(shù)作為原目標(biāo)的代理，還具備一些優(yōu)點(diǎn)。例如，正確類別的負(fù)對數(shù)似然通常用作 0 − 1 損失的替代。負(fù)對數(shù)似然允許模型估計(jì)給定樣本的類別的條件概率，如果該模型效果好，那么它能夠輸出期望最小分類誤差所對應(yīng)的類別。在某些情況下，代理損失函數(shù)比原函數(shù)學(xué)到的更多。例如，使用對數(shù)似然替代函數(shù)時(shí)，在訓(xùn)練集上的
么方便了，人們提出了一種逐步趨近的方法——梯度下降算法。通過一次次的逼近，找到小的損失函數(shù)和最優(yōu)的參數(shù)。 具體來講：損失函數(shù)J其實(shí)是參數(shù)w和b的函數(shù)。我們定性的畫出損失函數(shù)隨著參數(shù)的變化規(guī)律，它有可能存在一個(gè)最低點(diǎn)，我們希望尋找這個(gè)最低點(diǎn)。 機(jī)】 Smooth L1 Loss完美的避開了L1和L2 Loss的缺點(diǎn)L1 Loss的問題：損失函數(shù)對x的導(dǎo)數(shù)為常數(shù)，在訓(xùn)練后期，x很小時(shí)，如果learning rate 不變，損失函數(shù)會(huì)在穩(wěn)定值附近波動(dòng)，很難收斂到更高的精度。L2 Loss的問題：損失函數(shù)對x的導(dǎo)數(shù)在x值很大時(shí)，其導(dǎo)數(shù)也非常大
Loss：新損失函數(shù)！可助力現(xiàn)有目標(biāo)檢測和實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)漲點(diǎn)，如應(yīng)用于Cascade R-CNN、SOLOv2等，優(yōu)于QFL、AP和Focal Loss等損失，代碼剛剛開源！本文提出 Rank & Sort (RS) Loss，作為基于ranking的損失函數(shù)來訓(xùn)練深度目標(biāo)檢測和實(shí)例分割方法（即視覺檢測器）。RS
target)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)以下報(bào)錯(cuò)感覺是和輸入數(shù)據(jù)的類型有關(guān)。model的construct方法，執(zhí)行到最后的返回值為float32類型，具體代碼如下：但無論我怎樣改變preds的數(shù)據(jù)類型，錯(cuò)誤依然是提示得到了int32類型的tensor。損失函數(shù)的logits是否來自其它地方，而不是model的constr
于評測檢測的IoU.實(shí)際使用中簡化為：【不足】當(dāng)預(yù)測框和目標(biāo)框不相交，即 IoU(bbox1, bbox2)=0 時(shí)，不能反映兩個(gè)框距離的遠(yuǎn)近，此時(shí)損失函數(shù)不可導(dǎo)，IoU Loss 無法優(yōu)化兩個(gè)框不相交的情況。假設(shè)預(yù)測框和目標(biāo)框的大小都確定，只要兩個(gè)框的相交值是確定的，其 IoU
ght, ignore_index=ignore_label)`可用于實(shí)現(xiàn)不同類別的加權(quán)計(jì)算。 MindSpore的r1.1和r1.2版本并未提供類似功能的損失函數(shù)。可以用以下代碼實(shí)現(xiàn)： ```python class CrossEntropyLossWithWeights(_Loss):
文章內(nèi)容：如何在YOLOX官網(wǎng)代碼中修改–置信度預(yù)測損失 環(huán)境：pytorch1.8 損失函數(shù)修改內(nèi)容： （1）置信度預(yù)測損失更換：二元交叉熵損失替換為FocalLoss或者VariFocalLoss （2）定位損失更換：IOU損失替換為GIOU、CIOU、EIOU以及a-IO
目錄 函數(shù)的定義函數(shù)的參數(shù)參數(shù)的類型位置參數(shù)關(guān)鍵字參數(shù)默認(rèn)參數(shù) 不可變和可變的參數(shù)面試題 —— `+=` 多值參數(shù)定義支持多值參數(shù)的函數(shù)多值參數(shù)案例 —— 計(jì)算任意多個(gè)數(shù)字的和元組和字典的拆包（知道） 函數(shù)的返回值函數(shù)的多個(gè)返回值 函數(shù)的命名函數(shù)的變量作用域global關(guān)鍵字
語言變量作用域作用域?yàn)橐崖暶鳂?biāo)識符所表示的常量、類型、變量、函數(shù)或包在源代碼中的作用范圍。Go 語言中變量可以在三個(gè)地方聲明：函數(shù)內(nèi)定義的變量稱為局部變量函數(shù)外定義的變量稱為全局變量函數(shù)定義中的變量稱為形式參數(shù)接下來讓我們具體了解局部變量、全局變量和形式參數(shù)。局部變量在函數(shù)體內(nèi)聲明
Loss缺點(diǎn)當(dāng)真實(shí)框完全包裹預(yù)測框的時(shí)候，IoU 和 GIoU 的值都一樣，引入距離【分析】基于IoU和GIoU存在的問題，作者提出了兩個(gè)問題：第一：直接最小化預(yù)測框與目標(biāo)框之間的歸一化距離是否可行，以達(dá)到更快的收斂速度。第二：如何使回歸在與目標(biāo)框有重疊甚至包含時(shí)更準(zhǔn)確、更快。好的目標(biāo)框回歸損失應(yīng)該考慮三
0 − 1 損失的替代。負(fù)對數(shù)似然允許模型估計(jì)給定樣本的類別的條件概率，如果該模型效果好，那么它能夠輸出期望最小分類誤差所對應(yīng)的類別。在某些情況下，代理損失函數(shù)比原函數(shù)學(xué)到的更多。例如，使用對數(shù)似然替代函數(shù)時(shí)，在訓(xùn)練集上的 0 − 1 損失達(dá)到 0 之后，測試集上的 0 − 1
交叉熵可以用來評估兩個(gè)概率事件P和Q的相似性計(jì)算，公式如下 $$ H(P,Q) = – \sum_x^X P(x) * log(Q(x)) $$ # 3. 分類任務(wù)損失函數(shù) 分類任務(wù)的損失函數(shù)，就是計(jì)算輸出結(jié)果的預(yù)測分類與給定標(biāo)簽的誤差，該誤差越小越好。簡單來說，對于二分類任務(wù)，如果給定的標(biāo)簽是1，則
本文總結(jié)分類和回歸任務(wù)的常用損失函數(shù)，比如重點(diǎn)解析了交叉熵損失函數(shù)的由來，并給出詳細(xì)計(jì)算公式和、案例分析、代碼，同時(shí)也描述了 MAE 和 MSE 損失函數(shù)，給出了詳細(xì)的計(jì)算公式、曲線圖及優(yōu)缺點(diǎn)。 一，損失函數(shù)概述 大多數(shù)深度學(xué)習(xí)算法都會(huì)涉及某種形式的優(yōu)化，所謂優(yōu)化指的是改變
Loss）： 二元交叉熵損失是用于衡量二分類問題中模型輸出與實(shí)際標(biāo)簽之間差異的一種損失函數(shù)。 對于每個(gè)樣本，BCELoss 計(jì)算模型輸出的概率分布與實(shí)際標(biāo)簽之間的交叉熵損失，然后對所有樣本的損失取平均值。 數(shù)學(xué)公式： 對于單個(gè)樣本，二元交叉熵損失的數(shù)學(xué)公式為：-\left(y
