常見的損失函數
一、常見的損失函數： 損失函數一般用來衡量預測值和真實值之間的不一致程度。是一個非負值，通常用L(y,f(x))來表示。 1.0-1損失函數： 預測結果和真實結果一致，則為0，不一致則為1. 2.絕對值損失函數： 真實值和預測值差的絕對值。 3.平方損失函數 ...
原文：常見的損失函數
在深度學習中，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，L L 損失函數，IOU Loss，GIOU ，DIOU，CIOU 圖像識別：Triplet Loss，Center Loss，Sphereface， ...
2022-02-15 18:00 0 748 推薦指數：
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tf常見的損失函數（LOSS）匯總
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