理解计算机视觉中的损失函数 计算机视觉.pdf

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ import matplotlib.pyplot as plt epochs = [0,1,2,3] acc = [4,8,6,5] loss = [3,2,1,4] plt.plot(epochs,acc,color='r',label='acc') # r表示红色 plt.plot(epochs,loss,color=(0,0,0),label='loss') #也可以用RGB值表示颜色 #####非必须内容######### plt.xlabel('epochs') #x轴表示 plt.ylabel('y label') #y轴表示 plt.t

深度学习之三元组损失原理与选取策略 深度学习原理.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.

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。

这个 m 文件使用 Erlang B 损失公式计算网络节点或链路的阻塞或丢失概率。 它不直接使用公式（不适用于大数字），而是使用迭代算法。 使用 MATLAB R13 和 Octave 进行测试。

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

精度损失问题原因很多，但是从我们的开发经验来讲，有80%的问题是因为转换工具配置错误，还有一部分是模型训练的时候有问题，不是工具转换的问题，剩下的才去找海思定位，找海思定位之前需要第三方厂商做好定位素材，请参考《NNIE精度问题定位步骤》请提供数据

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