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段時(shí)間的AI理論基礎(chǔ)之后，發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)跟人是不一樣的，一句話來說，深度學(xué)習(xí)就是擬合數(shù)據(jù)的過程，給定數(shù)據(jù)、標(biāo)簽和損失函數(shù)（有時(shí)也稱目標(biāo)函數(shù)），然后根據(jù)損失值loss來進(jìn)行隨機(jī)批梯度下降，這樣模型就慢慢變好了。從這里可以看出損失函數(shù)是核心，給數(shù)據(jù)集打標(biāo)簽是為了計(jì)算損失函數(shù)，
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、mindspore中有和pytoch功能一模一樣的binary_cross_entropy_with_logits的loss函數(shù)嗎2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
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(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
Recall）：用于分類問題，計(jì)算預(yù)測(cè)為正例的樣本中實(shí)際為正例的比例。對(duì)數(shù)損失（Log Loss）：計(jì)算預(yù)測(cè)概率與真實(shí)標(biāo)簽之間的對(duì)數(shù)損失。Hinge損失：用于支持向量機(jī)（SVM）等分類問題，計(jì)算樣本到超平面的距離。除了以上內(nèi)置的損失函數(shù)，Keras還支持自定義損失函數(shù)，可以根據(jù)自己的需求編寫損失函數(shù)并應(yīng)用到神經(jīng)
誤差所造成的后果，這就是“函數(shù)”的含義。這是單個(gè)樣本點(diǎn)的損失函數(shù)，整個(gè)模型的損失函數(shù)就是將所有的樣本點(diǎn)的損失加起來，得到一個(gè)總的損失，再除以樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)，得到一個(gè)平均損失。損失函數(shù)有什么用？模型在訓(xùn)練的時(shí)候，每訓(xùn)練一次就需要計(jì)算一次當(dāng)前模型的損失。得到了當(dāng)前模型的損失之后就可以將
GAN 的標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)基于交叉熵，但存在梯度消失的問題。為何標(biāo)準(zhǔn) GAN 的損失函數(shù)容易導(dǎo)致梯度消失？WGAN 和 WGAN-GP 如何改進(jìn)了這一問題？
YOLO所使用的損失函數(shù)是什么？
擴(kuò)散模型的損失函數(shù)是什么？為什么選擇L2損失？
loss沒有包含長(zhǎng)寬比因素的不足【分析】CIoU的懲罰項(xiàng)是在DIoU的懲罰項(xiàng)基礎(chǔ)上加了一個(gè)影響因子。CIoU Loss定義為：其中 ，用于做trade-off的參數(shù)【實(shí)驗(yàn)】上表中左邊是用5種不同Boudning Box Regression Loss Function的對(duì)比，右邊是以IoU和GIo
交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)常用損失函數(shù)之一，多用于二分類或者多分類問題中。和其他損失函數(shù)一樣，交叉熵損失函數(shù)可以用來衡量模型對(duì)樣本的擬合程度。 如果模型產(chǎn)生的預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)結(jié)果比較接近，則使用交叉熵損失函數(shù)計(jì)算出的損失值會(huì)比較??；反之，如
損失函數(shù)是模型中預(yù)測(cè)值與真實(shí)值不一樣的程度。通常，我們把單個(gè)樣本真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的不一樣程度稱為損失函數(shù)L(Y,f(X))，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的整體損失稱為代價(jià)函數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的平均損失稱為經(jīng)驗(yàn)損失（可參見學(xué)習(xí)筆記|機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素）。損失函數(shù)可以有很多不同的設(shè)計(jì)，比較常見的有0-1損失
初期：函數(shù)可以大概理解方法 函數(shù)== 方法函數(shù)作用域：調(diào)用函數(shù)時(shí)創(chuàng)建函數(shù)作用域，函數(shù)執(zhí)行完成后函數(shù)作用域自動(dòng)銷毀。沒調(diào)用一次函數(shù)就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的函數(shù)作用域，他們直接是相互獨(dú)立得。在全局作用域無法訪問到函數(shù)作用域，但是在函數(shù)作用域可以訪問到全局作用域。直接上代碼：<script>
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(jiǎn)單】2. 以及想請(qǐng)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(hào)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
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：
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(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
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(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
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)。 
