原文:【學習筆記】Pytorch深度學習—損失函數

前面學習了如何構建模型 模型初始化,本章學習損失函數。本章從 個方面學習, 損失函數的概念以及作用 學習交叉熵損失函數 學習其他損失函數NLL BCE BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數:衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 一元線性回歸模型 如圖 所示,一元線性回歸模型中綠色點是訓練樣本,藍色曲線是訓練好的模型,從圖中可以看出,該模型並未完全擬合到每 個數據點,即未能使得 ...

2020-08-09 10:19 0 541 推薦指數:

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[PyTorch 學習筆記] 4.2 損失函數

本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann ...

Thu Sep 03 03:07:00 CST 2020 0 515
深度學習TensorFlow筆記——損失函數

1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵:交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離,它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為: Softmax將神經網絡前向傳播得到的結果變成概率分布,原始神經網絡的輸出被用作置信度來生成新的輸出,而新的輸出滿足 ...

Mon Sep 30 04:36:00 CST 2019 0 704
深度學習損失函數

機器學習中的所有算法都依靠最小化或最大化函數,我們將其稱為“目標函數”。被最小化的函數就被稱為“損失函數”。損失函數也能衡量預測模型在預測期望結果方面的性能,如果預測值與實際結果偏離較遠,損失函數會得到一個非常大的值。而在一些優化策略的輔助下,我們可以讓模型“學會”逐步減少損失函數預測值的誤差 ...

Mon Dec 07 06:31:00 CST 2020 0 377
深度學習損失函數小結

深度學習中,損失函數扮演着至關重要的角色。通過對最小化損失函數,使模型達到收斂狀態,減少模型預測值的誤差。因此,不同的損失函數,對模型的影響是重大的。接下來,總結一下,在工作中經常用到的損失函數: 圖像分類:交叉熵 目標檢測:Focal loss,L1/L2損失函數,IOU Loss ...

Sat Feb 08 23:38:00 CST 2020 1 19205
深度學習Pytorch 學習筆記

目錄 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 邏輯回歸 - 二分類 Lecture07: How to make netural network ...

Sun Oct 07 06:41:00 CST 2018 0 2533
深度學習:Sigmoid函數損失函數求導

1、sigmoid函數 ​ sigmoid函數,也就是s型曲線函數,如下: 函數: 導數: ​ 上面是我們常見的形式,雖然知道這樣的形式,也知道計算流程,不夠感覺並不太直觀,下面來分析一下。 1.1 從指數函數到sigmoid ​ 首先我們來畫出指數函數 ...

Mon Oct 16 22:49:00 CST 2017 0 7208
PyTorch深度學習學習筆記PyTorch深度學習

第1章 PyTorch深度學習 深度學習的應用 接近人類水平的圖像分類 接近人類水平的語音識別 機器翻譯 自動駕駛汽車 Siri、Google語音和Alexa在最近幾年更加准確 日本農民的黃瓜智能分揀 肺癌檢測 准確度高於人類的語言翻譯 讀懂圖片中的圖像 ...

Mon Jun 24 07:57:00 CST 2019 2 469
 
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