常见的万博max手机登录注册

Posted on 8/8/2022 at 12:00:00 上午

**它用于稳健回归(robustregression),M估计法(M-estimator)和可加模型(additivemodel。

****3\\.二分类万博max手机登录注册**意义如其名。

总结以上便是所有的内容了,本文简单介绍了一些常见的单个样本下的万博max手机登录注册和正则化项L1和L。

给定一张输入图片其真实类别是猫,模型通过训练用Softmax分类后的输出结果为:{”cat”:0.3,”dog”:0.45,”pig”:0.25},那么此时交叉熵为:-1*log(0.3)=。

最后,可以发现SmoothL1在训练初期输入数值较大时能够较为稳定在某一个数值,而在后期趋向于收敛时也能够加速梯度的回传,很好的解决了前面两者所存在的问题。

其数学公式可表示为:

!注意:公式中的x表示样本,y代表预测的输出,a为实际输出,n表示样本总数量。

最初应用于降维中,保证样本在特征提取后仍可以很好的表达成对样本的匹配程度。

但是实际上,我们可以反过来求解万博max手机登录注册-f(θ)的最大值,这时梯度上升法就派上用场了。

,”

torch.nn.MSELoss(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。

不过平方误差函数分类很正确和分类错误很严重都会导致很大的误差,模型会出问题,所以在分类的时候不用这个函数,只有在拟合的时候用这个万博max手机登录注册

下面图片来源于网络,不是很清晰,也算一个总结,后续如果遇到新的会再进行添加。

最后奉献上交叉熵万博max手机登录注册的实现代码:cross_entropy.https://github.com/yyHaker/MachineLearning/blob/master/src/common_functions/loss_functions.py这里需要更正一点,**对数万博max手机登录注册和交叉熵万博max手机登录注册应该是等价的!**(此处感谢@Areshyy(https://www.zhihu.com/people/he-yang-yang-27-6)的指正,下面说明也是由他提供)下面来具体说明:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL3N6X21tYml6X2pwZy9nWVVzT1QzNnZmcnF0aWFHbUFsdnZBYkoydTJwcXFueWJYU05YOG5pYWE5T0VEQWpPSmlhQUJ6RmliNFk4bnZKZmxtVGxvMHFpYWNjR2Q1cHdxMGdySTd0Q1FRLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)**********相关高频问题:**1.**交叉熵函数**与**最大似然函数**的联系和区别?区别:**交叉熵函数**使用来描述模型预测值和真实值的差距大小,越大代表越不相近;**似然函数**的本质就是衡量在某个参数下,整体的估计和真实的情况一样的概率,越大代表越相近。

显然,s越接近真实样本标签1,万博max手机登录注册L越小;s越接近-1,L越大。

万博max手机登录注册越小,模型的鲁棒性就越好。

对于采样数据D,其**对数似然函数**为:!(https://img-blog.csdnimg.cn/e894dd5f35d5497eaf5adcae4ff98d81.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5a2k5p6q5LiA6IOG5YCm5qKm6L-Y,size_12,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)可以看到上式和**交叉熵函数**的形式几乎相同,**极大似然估计**就是要求这个式子的最大值。

SYi代表了训练集的第二个样本的真是分类的分数。

除此之外还有Log-CoshLoss等损失,大家可以自己了解,也欢迎补充。

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(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMxLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi03YzMxNDFkMWM3YmNhMGMwN2Y1MDc3OTEyNzg2NWNiMF9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)通过对特征向量和权重向量的L2归一化,LMCL的公式定义如下:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMzLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi05Mzk3OTgwMmMwNmY3NmFhZTYxNWM1NzQzMzk4ZWMxNl9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)其决策边界的几何解释如下图所示:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMzLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi04MzVhNjVlZWVjYWI5ODcxMThhYjA2NGNjYTIwYWE3Ml9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)*softmax在不考虑x的影响(归一化),可以表示为:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWM0LnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi0xNTE3ZTJhNDE2MDQ2YzAyN2Q1M2MyNmNmOTU5ZDkxYl9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMzLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi1mZTY5NDM1ZGFlM2Q2NTBiOTY3ZGUzZmQwOTlkZTcxYV9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)*A-Softmax在不考虑x和w的影响,可以表示为:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWM0LnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi1hNTIyYmE2YjA3YjA1NjkxZjBmOTdlZjBkNWU5ZjVjN19oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMyLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi0wNzQ4M2FhNjA5YTNkNzFlYzQ0ZTg4YjNlNWRhZGVkMV9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)论文推出了尺度因子s的下界,给定Pw时,类别数增大,s将增大:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMxLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi02OTFiYjE4NzNhOTg3M2NiYzY4ODNhZmI4NGYwNDYwMF9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMyLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi03YTlmZGUxOTc1ZjdmNmZlNTA0ZmFmM2IwMzkyOGExOV9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)>这篇和下面两篇基本一样:>1\\.`additivemarginsoftmaxforfaceverification`>2\\.`ArcFace:additiveangularmarginlossfordeepfacerecognition`L-GM论文提出了最大间隔混合高斯万博max手机登录注册`L-GM`,其希望特征分布是混合高斯的,同时特征间满足最大间隔,可以看作是`centerloss`的泛化版本,相当于说`centerloss`要求特征是关于中心对称分布的(欧氏距离),但是`L-GM`中的混合高斯可以用马氏距离建模,能表征相关性特征间的距离(话虽如此,但论文中为了优化,选择协方差矩阵为对角矩阵,虽然是对角但不是单位阵,还是有区别的),同时关于类别万博max手机登录注册也不一样,`centerloss`的类别损失项使用`softmaxloss`,用的是cos距离衡量相似性,`L-GM`的类别损失项利用的是欧式距离衡量相似性。

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

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