檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
這里面有幾個(gè)損失函數(shù)： GitHub - MichaelFan01/STDC-Seg: Source Code of our CVPR2021 paper "Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation" 損失函數(shù)代碼：
窗口函數(shù) 普通的聚集函數(shù)只能用來(lái)計(jì)算一行內(nèi)的結(jié)果，或者把所有行聚集成一行結(jié)果。而窗口函數(shù)可以跨行計(jì)算，并且把結(jié)果填到每一行中。 通過(guò)查詢篩選出的行的某些部分，窗口調(diào)用函數(shù)實(shí)現(xiàn)了類似于聚集函數(shù)的功能，所以聚集函數(shù)也可以作為窗口函數(shù)使用。 窗口函數(shù)可以掃描所有的行，并同時(shí)將原始數(shù)據(jù)和聚集分析結(jié)果同時(shí)顯示出來(lái)。
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(hào)傳遞到權(quán)重參數(shù)，完成鏈?zhǔn)角髮?dǎo)。調(diào)控作用：通過(guò)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
Function 和 Objective Function 的區(qū)別和聯(lián)系。在機(jī)器學(xué)習(xí)的語(yǔ)境下這三個(gè)術(shù)語(yǔ)經(jīng)常被交叉使用。- 損失函數(shù) Loss Function 通常是針對(duì)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(duì)數(shù)似然通常用作 0 − 1 損失的替代。負(fù)對(duì)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(duì)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(duì)數(shù)似然替代函數(shù)時(shí)，在訓(xùn)練集上的
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(guò)對(duì)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(lái)估量擬模型的預(yù)測(cè)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(cè)的好壞。通常使用L(Y
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(guò)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(lái)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(kāi)了L1和L2 Loss的缺點(diǎn)L1 Loss的問(wèn)題：損失函數(shù)對(duì)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(wèn)題：損失函數(shù)對(duì)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(cè)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(kāi)源！本文提出 Rank & Sort (RS) Loss，作為基于ranking的損失函數(shù)來(lái)訓(xùn)練深度目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割方法（即視覺(jué)檢測(cè)器）。RS
target)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)以下報(bào)錯(cuò)感覺(jué)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(wú)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(lái)自其它地方，而不是model的constr
于評(píng)測(cè)檢測(cè)的IoU.實(shí)際使用中簡(jiǎn)化為：【不足】當(dāng)預(yù)測(cè)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(wú)法優(yōu)化兩個(gè)框不相交的情況。假設(shè)預(yù)測(cè)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)?？梢杂靡韵麓a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(cè)損失 環(huán)境：pytorch1.8 損失函數(shù)修改內(nèi)容： （1）置信度預(yù)測(cè)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
pre_stop_timeout Integer 參數(shù)解釋 函數(shù)預(yù)停止函數(shù)的入口，規(guī)則：xx.xx，必須包含“. ”。 舉例：對(duì)于node.js函數(shù)：myfunction.pre_stop_handler，則表示函數(shù)的文件名為myfunction.js，初始化的入口函數(shù)名為pre_stop_handler。
中，我們對(duì)DNN的前向反向傳播算法的使用做了總結(jié)。里面使用的損失函數(shù)是均方差，而激活函數(shù)是Sigmoid。實(shí)際上DNN可以使用的損失函數(shù)和激活函數(shù)不少。這些損失函數(shù)和激活函數(shù)如何選擇呢？下面我們就對(duì)DNN損失函數(shù)和激活函數(shù)的選擇做一個(gè)總結(jié)。 1. 均方差損失函數(shù)+Sigmoid激活函數(shù)的問(wèn)題
語(yǔ)言變量作用域作用域?yàn)橐崖暶鳂?biāo)識(shí)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(yǔ)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(lái)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(cè)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(wèn)題，作者提出了兩個(gè)問(wèn)題：第一：直接最小化預(yù)測(cè)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(duì)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(duì)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(duì)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(cè)試集上的 0 − 1
交叉熵可以用來(lái)評(píng)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(cè)分類與給定標(biāo)簽的誤差，該誤差越小越好。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，對(duì)于二分類任務(wù)，如果給定的標(biāo)簽是1，則
