转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数,当误差在\([-1,1]\) 之间时,\(\text{Smooth} L_1\)损失函数近似于MSE,能够快速的收敛:在其他的区间则近似于MAE,其导数为\(\pm1\),不会对离群值敏感. 本文再介绍几

Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性. 当预测偏差小于 δ 时,它采用平方误差, 当预测偏差大于 δ 时,采用的线性误差. 相比于最小二乘的线性回归,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数. Huber Loss 定义如下 \[ \begin{split} L_\delta(a)=\left \{ \begin{array

Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性. 当预测偏差小于 δ 时,它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时,采用的线性误差. 相比于最小二乘的线性回归,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数. Huber Loss 定义如下: 参数 a 通常表示 residuals,写作 y−f(x),当 a = y−f(x) 时,Huber

from https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50427055请移步原文

回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 2019-06-04 20:09:34 clover_my 阅读数 430更多 分类专栏: 阅读笔记   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/90777964 回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

在深度学习中会遇到各种各样的任务,我们期望通过优化最终的loss使网络模型达到期望的效果,因此loss的选择是十分重要的. cross entropy loss cross entropy loss和log loss,logistic loss是同一种loss.常用于分类问题,一般是配合softmax使用的,通过softmax操作得到每个类别的概率值,然后计算loss. softmax函数为: ,, 除了e,还可以使用另一个底数b,b>0,选择一个较大的b值,将创建一个概率分布,该分布更集中于输

目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad

Batch Normlization(BN) 为什么要进行 BN 防止深度神经网络,每一层得参数更新会导致上层的输入数据发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会十分剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 另外对一些激活函数具有饱和区,比如 sigmoid 函数的输入较大和较小,此时的梯度很小,这会导致权重更新十分缓慢.又比如下图的 tanh 函数: 如果输入的数值没有 BN 那么数据可能在两

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8858998.html 论文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1803.00130v1 理解的不对的地方请见谅 Ring loss将特征限制到缩放后的单位圆上,同时能保持凸性,来得到更稳健的特征. 该损失函数作为辅助的损失,结合Softmax或者A-softmax等损

原文: http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档,整理了下自己的理解,重新格式化了公式如下,以便以后查阅. 注意下面的损失函数都是在单个样本上计算的,粗体表示向量,否则是标量.向量的维度用 N 表示. nn.L1Loss loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失. los

在统计学习角度,Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数,它相比均方误差来说,它对异常值不敏感.常常被用于分类问题上. 下面先给出Huber函数的定义: 这个函数对于小的a值误差函数是二次的,而对大的值误差函数是线性的.变量a表述residuals,用以描述观察值与预测值之差:,因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式: Huber loss (green, ) and squared error loss (blue) as a function of  两个最常用的损失函数是平方损失

我们只是大佬的搬运工 1.log loss 2.WBE loss 带权重的交叉熵 3.Focal loss 容易过拟合?我在VGG16上做过实验(没有BN层),发现网络在训练集上的性能直线上升,但是验证集却下降,不知是不是BN层缺失的原因 4.DIce loss 对于肿块太小的梯度容易变化剧烈 5.IOU loss 6.Tversky loss 7.敏感性-特异性损失 8.Generalized Dice loss 9.BCE + Dice loss 10.Dice + Focal loss 1

Surrogate loss function,中文可以译为代理损失函数.当原本的loss function不便计算的时候,我们就会考虑使用surrogate loss function. 在二元分类问题中,假如我们有\(n\)个训练样本\(\{(X_1,y_1),(X_2,y_2),\cdots,(X_n,y_n)\}\),其中\(y_i\in\{0,1\}\).为了量化一个模型的好坏,我们通常使用一些损失函数,损失函数越小,模型越好.最常用的损失函数就是零一损失函数\(l(\hat y,y)

论文地址:Video2GIF: Automatic Generation of Animated GIFs from Video 视频的结构化分析是视频理解相关工作的关键.虽然本文是生成gif图,但是其中对场景RankNet思想值得研究. 文中的视频特征表示也是一个视频处理值得学习的点.以前做的视频都是基于单frame,没有考虑到时空域,文中的参考文献也值得研读一下. 以下是对本文的研读,英语水平有限,有些点不知道用汉语怎么解释,直接用的英语应该更容易理解一些. Abstract 从源视频当中提

作者:JSong, 日期:2017.10.10 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,这对"弱学习器"尤为明显. 目前,有三种常见的集成学习框架:bagging,boosting和stacking.第一种是并行的,各个基学习器之间不存在强依赖关系,代表是随机森林算法.后两者是串行的,基学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成.具体可参见我的文章 机器学习|集成学习. 1.前向分步算法(forward

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random