损失函数值的3D示意图

A-softloss损失函数代码

参考Yiming Yang在ICML 2006论文工作的基础上，收集一定数量的损失函数的正则项，解决方案

参考Yiming Yang在ICML 2006论文工作的基础上，收集一定数量的损失函数的正则项 完整解决方案，以及报告

论文中"Holistically-Nested Edge Detection"使用的加权损失函数，具体用法见博客http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/78884531

基于边界框回归损失的目标检测器以其简单、高效的特点被广泛应用于计算机视觉领域。损失函数中定位算法的精度会影响网络模型检测结果的平均精度。我们在Complete Intersection over Union(CIoU)损失函数的基础上提出了一种改进的提高定位精度的算法。具体来说，该算法在于更全面的考虑预测框和真值框的匹配，利用预测框与真值框高宽比尺寸的比例关系，在真值框和预测框对应的宽高比值相同条件下，考虑预测框对定位精度的影响因素，这样强化了惩罚函数的作用，提高了网络模型的定位精度。我们称这个损失函数是Improved CIoU (ICIoU)。在Udacity, PASCOL VOC(Pascal Visual Object Classes)和MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)数据集上的实验，证明了ICIoU用于单级目标检测器YOLOv4在提高模型定位精度方面的有效性。所提出的ICIoU算法相比IoU可以在Udacity测试开发上显著提高AP 1.92%和AP75 3.25%。它还可以在PASCAL VOC上显著提高AP 1.7

用于医学图像分割的损失函数的集合@article {LossOdyssey，标题= {医学图像分割中的Loss Odyssey}，期刊= {医学图像分析}，体积= {71}，页= {102035}，图像分割的损失函数，年= {2021}，作者= {马俊（Jun Ma）和陈建南（Jianan）和黄宏伟（Matthew Ng）和黄瑞（Rui Li）和李立（Chen Li）和杨小平（Yiaoping Yang）和安妮·L（Anne L.Martel）} doi = {https://doi.org/10.1016/j。 media.2021.102035}，网址= {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841521000815}}带回家的消息：复合损失函数

大数据-算法-非对称损失函数下的信度保费.pdf

理解计算机视觉中的损失函数 计算机视觉.pdf

随着网民的数量不断增加，用户上网产生的数据量也在成倍增多，随处可见各种各样的评论数据，所以构建一种高效的情感分类模型就非常有必要.本文结合Word2Vec与LSTM神经网络构建了一种三分类的情感分类模型：首先用Word2Vec词向量模型训练出情感词典，然后利用情感词典为当前训练集数据构建出词向量，之后用影响LSTM神经网络模型精度的主要参数来进行训练.实验发现：当数据不进行归一化，使用He初始化权重，学习率为0.001，损失函数选择均方误差，使用RMSProp优化器，同时用tanh函数作为激活函数时，测试集的总体准确率达到了92.28%.与传统的Word2Vec+SVM方法相比，准确率提高了大约10%，情感分类的效果有了明显的提升，为LSTM模型的情感分类问题提供了新的思路.