之前一直自己手写各种triphard,triplet损失函数, 写的比较暴力,然后今天一个学长给我在github上看了一个别人的triphard的写法,一开始没看懂,用的pytorch函数没怎么见过,看懂了之后, 被惊艳到了..因此在此记录一下,以及详细注释一下 class TripletLoss(nn.Module): def __init__(self, margin=0.3): super(TripletLoss, self).__init__() self.margin = margin…

今天在项目中遇到了使用switch语句判断条件,但问题是条件比较多,大概有几十个条件,满屏幕的case判断,是否有更优雅的写法替代switch语句呢? 假设有这样的一个场景:商场经常会根据情况采取不同的打折方案,如果打折方案比较少,可以考虑使用switch语句作判断.但如果有几十甚至几百种打折方案的时候,用switch语句就不够优雅. 先来一个打折接口. public interface IValueProcessor { decimal DaZhe(short policy,decimal o…

  我们都知道,Python 的设计哲学是「优雅」.「明确」.「简单」.这也许很多人选择 Python 的原因.但是我收到有些伙伴反馈,他写的 Python 并不优雅,甚至很臃肿,那可能是你的姿势不对哦!今天就给大家带来 Python 语句的十大优雅之法. 为多个变量赋值 有时,有多个变量需要赋值,这时你会怎么赋值呢? 常规方法: 常规方法是给变量逐个赋值. 优雅方法: 直接按顺序对应一一赋值. 序列解包 需要取出列表中的元素. 常规方法: 一般我们知道可以通过下标获取具体元素. 优雅方法: 给…

总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点. 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值,其公式如下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} \] 其中,\(y_i\)和\(f(x_i)\)分别表示第\(i\)个样本的真实值及其…

https://www.letslearnai.com/2018/03/10/what-are-l1-and-l2-loss-functions.html http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/ L1-loss L2-loss L1 loss感觉和L1范式差不多,L2 loss相较于L2范式没有开根号,或者说L2 loss就是两个值相减开平方…

0 前言 Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的,经时间验证,在多种任务上,效果还是不错的.在理解Focal Loss前,需要先深刻理一下交叉熵损失,和带权重的交叉熵损失.然后我们从样本权利的角度出发,理解Focal Loss是如何分配样本权重的.Focal是动词Focus的形容词形式,那么它究竟Focus在什么地方呢? 1 交叉熵 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 有\(N\)个样本,输入一个\(C\)分类器,得到的输出为\(X\in \mathcal{…

Dictionary 现在有两个Dictionary的对象,想把两个对象的中数据合并成一个. 使用for循环的话觉得非常不合适,于是考虑是否有相应的方法,网上找了很多,都是for循环,最后终于找到了一个,参考:http://jworkmail.blog.163.com/blog/static/201049108201402134027951/ Dictionary<int, int> a = new Dictionary<int, int>(); a.Add(3, 3); Dict…

https://www.cnblogs.com/y896926473/articles/9675819.html…

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1.1 Loss Term Gold Standard (ideal case) Hinge (SVM, soft margin) Log (logistic regression, cross en…

以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, y_n)^T\): \[ y_k= \begin{cases} 0& k \neq z \\ 1& k = z \end{cases} \] \(p_z\)是模型将此样本分到类别\(z\)的概率, 即正确分类的概率\(p_{correct}\). 在这个样本上的Cross-Entropy Loss…