目录一、前言二、损失函数2.1 根据像素正确与否设计的loss function2.1.1  Log Loss2.1.2 WCE Loss2.1.3 Focal Loss 2.2 根据评测标准设计的loss function2.2.1 Dice Loss 2.2.2 IOU Loss2.2.3 Tv...

文章来源于AI的那些事儿，作者黄鸿波2018年我出版了《TensorFlow进阶指南 基础、算法与应用》这本书，今天我把这本书中关于常见的损失函数这一节的内容公开出来，希望能对大家有所帮助。 在深度学习分类任务中，我们经常会使用到损失函数，今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。0-1损失函数...

import tensorflow as tffrom numpy.random import RandomStatebatch_size = 8#定义两个占位符，表示输入的x 与 正确的yx = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None ,2),name="x-i...

Triplet loss（三元损失函数）Triplet Loss是Google在2015年发表的FaceNet论文中提出的，论文原文见附录。Triplet Loss即三元组损失，我们详细来介绍一下。Triplet Loss定义：最小化锚点和具有相同身份的正样本之间的距离，最小化锚点和具有不同身份的负...

import matplotlib as mpl #画图用的库import matplotlib.pyplot as plt#下面这一句是为了可以在notebook中画图%matplotlib inlineimport numpy as npimport sklearn #机器学习算法库impo...

自定义模型中自定义损失函数的添加问题自定义模型中自定义损失函数的添加问题自定义模型中自定义损失函数的添加问题结合focal loss 函数讲解== 引入工具包 ==from __future__ import absolute_import, division, print_function, un...

有些时候 tf.keras 中的接口封装可能不满足我们的要求,那么就需要进行自定义设计，1、自定义模型Keras 模型以类的形式呈现，我们可以通过继承 tf.keras.Model 这个 Python 类来定义自己的模型。在继承类中，我们需要重写 __init__() （构造函数，初始化）和 cal...

自定义损失函数上述文章，介绍了用于回归的自定义损失函数；由于项目需要，尝试了用于分类的自定义损失函数；在网上查找了很多分类相关的自定义损失函数介绍，但是很多细节缺失，现总结如下，希望能够给大家提供帮助。如有不足，请大家帮忙指正！import warningswarnings.filterwarnin...

lightgbm自定义示例：https://www.cnblogs.com/fujian-code/p/9804129.htmlhttps://github.com/manifoldai/mf-eng-public/blob/master/notebooks/custom_loss_lightgbm...

有句话说“把知识讲的农妇都能听懂，那才是真的懂了”本人小白，毕设正在做基于yolov3的目标检测系统研究，在网上找了一万遍，基本没有靠谱的损失函数，全是假的或者旧版本的，害人不浅，最后终于找到一个靠谱的。本人花了两天好不容易在源码中找到了其位置并对应上，源码超级零散，各种调用，创作者用的变量定义也不...

from sklearn.metrics import zero_one_lossy_true = [1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]y_pred = [0,0,0,1,1,1,1,1,0,0]zero_one_loss(y_true,y_pred,normalize=False)from ...

交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点： 而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层： 一般情况下，最后一个输出层的节点个...

Pytorch 实现def dice_loss(preds, targets): """ preds: tensor of shape (N, C) targets: tensor of shape (N, C) """ assert preds.shape == targets.shape preds = preds.float() targets = targets.float() numer

损失函数的计算辨别器对假数据的损失原理相同，最终达到的目标是对于所有的真实图片，输出为1；对于所有的假图片，输出为0。 生成器的目标是愚弄辨别器蒙混过关，需要达到的目标是对于生成的图片，输出为1(正好和鉴别器相反).d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid...

from keras.utils.np_utils import to_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有

在第二节课中，大概提到了线性分类器的损失函数和正则化方法，类似的，在神经网络中也会用到这几个概念方法。这里我没有按照课中先正则化后损失函数的顺序做笔记，还是先说损失函数（也叫代价函数）部分。损失函数损失函数是一个有监督学习问题，用于衡量分类算法的预测结果（分类评分）和真实结果之间的一致性。数据损失是...

一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy） 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个

#coding:utf-8#tensorflow学习笔记(北京大学) tf4_5.py 完全解析神经网络搭建学习#QQ群：476842922（欢迎加群讨论学习）#设损失函数 loss=(w+1)^2, 令w初值是常数10。反向传播就是求最优w，即求最小loss对应的w值#使用指数衰减的学习率，在迭代...

本文主要记录一下pytorch里面的二分类及多分类交叉熵损失函数的使用。import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ftorch.manual_seed(2020)<torch._C.Generator at 0...