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lovebet爱博体育app(Loss Function)

(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTMxODY0NC04OTlhOTI2NDZjYjQ4NzczLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwfGltYWdlVmlldzIvMi93LzY5MC9mb3JtYXQvd2VicA?x-oss-process=image/format,png)上图中上下两条虚线基于0.05和0.95的分位数损失得到的取值区间,从图中可以清晰地看到建模后预测值得取值范围。

\\–2\\.常用的lovebet爱博体育app这一节转载自博客(1)0-1lovebet爱博体育app(0-1lossfunction)\\\\L(y,f(x))=\\begin$。

默认:mean。

每一对训练图片都有一个标签y,其中y=1表示两张图片属于同一个行人(正样本对),反之y=0表示它们属于不同行人(负样本对),最后对比lovebet爱博体育app写作:

如下图所示,三元组损失可以拉近正样本对之间的距离,推开负样本对之间的距离,最后使得相同ID的行人图片在特征空间里形成聚类,达到行人重识别目的

其中公式添加项,保证网络不仅能够在特征空间把正负样本推开,也能保证正样本对之间的距离很近。

**那么什么时候用MSE,什么时候用MAE呢?**MSE:如果异常点代表在商业中很重要的异常情况,并且需要被检测出来,则应选用MSElovebet爱博体育app

mi的具体形式如下:mi=y(i)fw(x(i))y(i)∈可以发现,其与AdaBoost是等价的。

平均绝对误差(MeanAbsoluteError)MAE=1N∑i=1N|y(i)−f(x(i))|MAE=1N∑i=1N|y(i)−f(x(i))|平均绝对误差是绝对误差的平均值,平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况。

假如p是一个已知的分布,则熵是一个常数,此时dkl(p|q)与l(p,q)也就是交叉熵只有一个常数的差异,两者是等价的。

为了使神经网络的每一层输出从线性组合转为非线性逼近,以提高模型的预测精度,在以交叉熵为lovebet爱博体育app的神经网络模型中一般选用tanh、sigmoid、softmax或ReLU作为激活函数。

在多分类任务中,经常采用softmax激活函数+交叉熵lovebet爱博体育app,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。

其中C是最后所有分类的数量。

,”

torch.nn.L1Loss(reduction=mean)参数:>reduction-三个值,none:不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。

即泛化的IoU损失,全称为GeneralizedIntersectionoverUnion,由斯坦福学者于CVPR2019年发表的这篇论文9中首次提出。

梯度下降方法最小化lovebet爱博体育app参考文章《线性回归、梯度下降》正则方程将训练特征表示为X矩阵,结果表示成y向量,仍然是线性回归模型,lovebet爱博体育app不变。

除此之外还有Log-CoshLoss等损失,大家可以自己了解,也欢迎补充。

lovebet爱博体育app是用来评价模型的预测值Ŷ=f(X)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数。

对于一组预测,损失将是其平均值。

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