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Posted on 8/8/2022 at 12:00:00 上午

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现在的研究中,**L2loss逐步被人眼感知loss所取代。

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能写成这样,背后一定有道理。

若某些样本对被赋予的权重为0,则意味着在计算梯度时不考虑这些样本对,相当于这些样本对被丢弃了。

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****2.2.绝对误差损失**每个训练样本的绝对误差是预测值和实际值之间的距离,与符号无关。

实际上,如果知道了联合分布P(X,Y),可以从联合分布直接求出条件概率分布P(Y|X),也就不需要学习了。

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经典的对数万博max手机登录注册包括entropy和softmax,一般在做分类问题的时候使用(而回归是多用绝对值和平方损失)指数万博max手机登录注册(EXP-loss)公式:

理解:在boosting算法(一种集成学习算法)中比较常见,比如Adaboosting中。

那么如何决定一个样本去经过哪…阅读全文\u200b有两个问题曾困扰着我:为何MSEloss是一种回归问题的loss,不可以用在分类问题?而非要用CE或BCE呢?为何CE与softmax激活函数搭配,而BCE与sigmoid搭配?有什么理由?在学习过后,我发现这个问题在数学上有多种理解的角度,而结论却是一致的。

**期望风险损失**:即为测试数据的预测结果和真实数据之间的差距。

>>使用MAE训练神经网络最大的一个问题就是不变的大梯度,这可能导致在使用梯度下降快要结束时,错过了最小点。

squaredloss

exponentialloss

指数误差通常用在boosting中,指数误差始终>0,但是确保越接近正确的结果误差越小,反之越大。

显然,该代价函数也依赖于期望的输出y,所以你可能疑惑为什么我们不把代价视为关于y的函数。

选用YOLOv5网络检测煤矸石,通过优化YOLOv5网络的IoULoss和NMS,建立5520张煤炭和4534张煤矸石样本的煤矸石数据集,根据预处理数据集训练网络模型,采用YOLOv5的两种原网络模型及改进后的YOLOv5网络模型检测煤矸石数据集,验证模型的有效性与准确率。

交叉熵万博max手机登录注册的标准形式如下:

注意公式中xxx表示样本,yyy表示实际的标签,aaa表示预测的输出,nnn表示样本总数量。

**为什么使用Huber?**在离最优值较远时,Huber损失相当于MAE,对异常点有更好的鲁棒性;当离最优值较近时,Huber损失相当于MSE,随着损失的减小梯度也在逐渐减小,可以更好的逼近最优值,可以避免MAE中始终维持大梯度而错过最优值的问题。

Posted on 星期一, 8月 8th, 2022 at 上午12:00 In 编程 | Comments RSS

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