交叉熵 熵/信息熵 假设一个发送者想传输一个随机变量的值给接收者。这个过程中，他们传输的平均信息量为： 叫随机变量的熵，其中 把熵扩展到连续变量的概率分布,则熵变为 被称为微分熵。 ...

一、损失函： 模型的结构风险函数包括了 经验风险项 和 正则项，如下所示： 二、损失函数中的正则项 1.正则化的概念： 机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项，常用的额外项一般有2种，L1正则化和L2正则化。L1和L2可以看做是损失函数的惩罚项，所谓 ...

在epoch超过阈值的前提下，\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超过一定的阈值，才能使得训练结束后模型收敛。 在上面这个例子中，满足\(epoch\geq150\ ...

1、损失函数主要分为回归损失函数和分类损失函数。 回归： （1）L2损失（均方误差）MSE （2）L1损失（平均绝对值误差）MAE---考虑方向---->平均偏差MBE （3）Huber损失（平滑的平均绝对误差） （4）Log-Cosh损失 （5）分位数损失。更关注区间预测 分类 ...

损失函数的定义是在region_layer.c文件中，关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。 首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值： 注1: 这里的30应该是限制了每帧图像中目标的最大个数，个人认为 ...

目录 写在前面 Cross-Entropy Loss (softmax loss) Contrastive Loss - CVPR2006 Triplet Loss ...

目录 背景 定义 关系 背景 在进行一项分类任务训练时，观察到验证集上的accuracy增加的同时，loss也在增加，因此产生了一些疑惑，对accuracy和loss之间的关系进行探索。 定义 在理解他们的关系之前，先来回顾一下什么是交叉熵损失 ...

损失函数公式推导以及L2正则化 假设预测函数为 \(h\)，预测函数中出现的所有常量为 \(\Theta\)（常量可能不止一个，所以用大写的来表示） 例如 \(h=ax+bx^2+c\)，那么 \(\Theta=(a,b,c)\) 那么 \(h_{\Theta ...