YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8改各种IoU损失函数：YOLOv8涨点Trick，改进添加SIoU损失函数、EIoU损失函数、GIoU损失函数、α-IoU损失函数-CSDN博客.mhtml

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在浏览了网上大量关于损失函数的文档后，总结和归纳的损失函数学习笔记，尤其是softmax loss，对目前比较新的A-softmax、center loss、coco-loss、triple-loss等都有较为全面的理论推导和解释，对于入门级的同学具有一定的参考价值。

交叉熵损失函数 python实现源码 focal_loss.py 实际工程项目所用，可供学习参考！

多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1) – y_true 真实值， y_pred 预测值 – from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`,   如果预测结果未经过softmax就设为`True`. pred = tf.c

监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度，一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约，现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多，而且每个损失函数都有各自的特征，因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式，探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度，而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。

概念 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。 通过一个瓜农数据（线性回归）的例子，简述了数据挖掘在实际应用中的作用：预测。

特征点提取aXgboost与LightGBM的用法速查表方法 自定义损失函数与评估准则 网格搜索与交叉验证 early- stopping早停及并行训练加速

vgg16利用相似性损失函数预训练模型（cpu）

损失函数值的3D示意图