点云，图像和体积之间的几何损失函数 请检查我们的！

损失函数通过torch.nn包实现， 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 2 损失函数 2-1 L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(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。默认：mean。 2-2 均方误差损失 MSELoss 计算 output 和 target 之差的均

用python实现的损失函数计算器，对原数据进行了降维，再进行可视化。

损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。

机器学习主要是用来分析处理数据，挖掘数据背后所潜在的相关信息. 大数 据时代，如何准确快速地挖掘信息背后的关系已成为热点. 支持向量机是由 Vapnik 等人提出的一项用于数据挖掘的新技术，主要用于模式识别、回归分析等 方面. 支持向量机的优点在于算法具有稀疏性，运算结果只受一部分样本的影 响，抗干扰能力强. 此外，通过加入正则项，支持向量机还能防止了“过拟合”.

角度空间损失函数往往因需要手动调节超参数而引起算法训练的不稳定，类别标签数量的不同也将导致算法的移植性较差。针对这些问题，提出一种带有下界判断的自适应角度空间损失函数并应用于人脸识别。该方法以假设人脸表达特征分布在超球体空间为切入点，通过分析不同超参数对训练结果的影响，使预测概率公式的二阶导数为零并动态地计算当前mini-batch角度分布的去尾平均数； 为了提高算法的可移植性，根据类别中心的最小期望后验概率给出自适应调节超参数的下界。通过在LFW和MegaFace百万级人脸数据集上进行算法评估，证明提出的方法可以有效地提高人脸识别精度以及模型收敛率，在亚洲人脸数据集上的实验证明该方法具有较好的鲁棒性与移植性。

#机器学习基础（三） 文章目录4. 目标函数4.1 为什么要使用目标函数4.2 目标函数的作用原理4.3 为什么目标函数是负的4.4 常见的目标函数4.4.1 **二次代价函数（quadratic cost）**：4.4.2 **交叉熵代价函数（cross-entropy）**：4.4.3**对数似然代价函数（log-likelihood cost）**：5. 损失函数5.1 什么是损失函数5.2 常见的损失函数5.3 逻辑回归为什么使用对数损失函数5.4 对数损失函数是如何度量损失的 在本文中着重介绍机器学习中的目标函数（代价函数，Cost Function）以及损失函数（Loss Fu

L1、L2范数学习笔记.docx

12.2 求解过程 ABAQUS/Standard 中进行此项动力分析中重要的输入参数及操作界面 ABAQUS/Standard *Dynamic,alpha=-0.05,haftol=1e+06 2.6e-05, 0.001, 3e-09, 0.001 图 12.2.2 给出隐式动力求解的选项对话框。 ABAQUS/Explicit 进行此项动力分析中重要的输入参数及操作界面 ABAQUS/Explicit *Dynamic, Explicit , 0.001 图 12.2.3 给出了显式动力求解的选项对话框。 图 12.2.1 小球碰撞示意图 图 12.2.2 隐式动力学求解选项对话框

为了提高卷积神经网络在目标检测的精度，本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error （TSE），将原有的平方和损失（Sum Squared Error，SSE）函数进行转化，能更好地计算连续变量的损失；TSE能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响，使模型收敛更加快速.在VOC数据集上的实验结果表明，与原网络模型的表现相比，利用TSE有效提高了检测精度，且收敛更加快速.