机器学习高手必备的5类回归损失函数详解.docx

在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所提出的神经网络结构采用先进的密集连接模块, 在很大程度上减少了传统网络结构的参数冗余。经过大量的分析和实验, 该算法在LFW数据集上的人脸识别准确率达到了99.45%, 在MegaFace数据集上的人脸确认任务和人脸验证任务中的人脸识别准确率分别为72.534%和85.348%, 因此所提算法在人脸识别任务中具有较高的优越性。

1.5 损失函数 为了更好的保留输入图像的色彩鲜明和高对比度特征，本文采用了对抗损失函数[12]、 L1损失和感知损失函数三个损失函数进行线性叠加，对抗损失函数如公式（4）所示： 135 = ( , )[log( ( , ))] ( , )[log(1 ( ,G( , )))] GAN L E x y D x y E x z D x x z  （4） D：判别器，G：生成器。x：输入的水下模糊图像，y：与 x 对应的水下清晰图像，z: 噪声输入，采用文献[11]中的方法，以随机失活（Dropout）作为噪声源，提高模型的随机性。 本文利用感知损失函数进行水下图像的特征重建。生成网络生成的图像和目标图像通过一个 网络模型参数固定的 VGG-19网络，传递到 VGG-19的 Conv4_3层后输出，利用 L2损失函数140 对输出图像进行计算。则损失函数定义如公式（5）所示: 2 , , , , 1 1 1 2 1 || ( ( , ) ) ( ) || C W H c w h c w h vgg c w h L V G x z V y CWH      (5) C、W、H 分别表示输出图像的通道，宽度和高度。V 表示由 VGG-19网络进行的非线 性转换。如文献[11]中所述，使用加权 L1损失和对抗性损失减少了输出图像中的人为干扰因 素，则目标图像 y 和生成的图像

目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数的问题，因为经常会忘记（好记性不如烂笔头囧rz），都是现学现用，所以自己写了一些代码探究一下，并在此记录，如果以后还遇到其他损失函数，继续在此补充。 如果有兴趣，我建

from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。 可以使用这个方法进行转换： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None) 以mnist数据集为例： from ke

首先辨析一下概念： 1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种“指标”， 比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到优化过程 在keras中实现自定义loss， 可以有两种方式，一种自定义 loss function, 例如： # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) kl_loss = - 0.5 * K.

可以实现windows下画caffe训练过程的损失函数，精度等的变化情况，

交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，至于为什么要怎么做也是不懂，所以专门花了一些时间打算从原理入手，搞懂它，故在此写一篇博客进行总结，以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念。 信息量 信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量信息量的大小就是看这个

1.平方损失函数下的贝叶斯估计 定理5.1 在平方损失函数 下, 的贝叶斯估计为后验均值,即 [Pr] 在平方损失函数下,任何一个决策函数 的后验风险为 第三节 常用损失函数下的贝叶斯估计

一种基于指数损失函数的多类分类AdaBoost算法及其应用.pdf