用自定义损失函数训练网络

parameter的梯度（2）再用F.depend(loss, self.optimizer(grad)) 得到更新梯度后重新计算的loss【关于这个不是很确定F.depend的作用，官网tutorial写的很简单】2. 以及想请问需要在trainwrapper的init设置set_train和set_grad吗？3

​语义分割损失函数​

这里面有几个损失函数： GitHub - MichaelFan01/STDC-Seg: Source Code of our CVPR2021 paper "Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation" 损失函数代码： 

JS函数作用域

初期：函数可以大概理解方法           函数== 方法函数作用域：调用函数时创建函数作用域，函数执行完成后函数作用域自动销毁。没调用一次函数就会创建一个新的函数作用域，他们直接是相互独立得。在全局作用域无法访问到函数作用域，但是在函数作用域可以访问到全局作用域。直接上代码：<script>

用于目标检测和实例分割的新损失函数

Loss：新损失函数！可助力现有目标检测和实例分割网络涨点，如应用于Cascade R-CNN、SOLOv2等，优于QFL、AP和Focal Loss等损失，代码刚刚开源！本文提出 Rank & Sort (RS) Loss，作为基于ranking的损失函数来训练深度目标检测和实例分割方法（即视觉检测器）。RS

CV语义分割，类别加权损失函数

ght, ignore_index=ignore_label)`可用于实现不同类别的加权计算。 MindSpore的r1.1和r1.2版本并未提供类似功能的损失函数。可以用以下代码实现： ```python class CrossEntropyLossWithWeights(_Loss):

YOLOX改进之损失函数修改（上）-转载

 文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失  环境：pytorch1.8  损失函数修改内容：  （1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss  （2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU、CIOU、EIOU以及a-IO

人工智能的数学问题：损失函数

么方便了，人们提出了一种逐步趋近的方法——梯度下降算法。通过一次次的逼近，找到小的损失函数和最优的参数。 具体来讲：损失函数J其实是参数w和b的函数。我们定性的画出损失函数随着参数的变化规律，它有可能存在一个最低点，我们希望寻找这个最低点。 ![image.png](https://bbs-img

目标检测回归损失函数总结（1）

Loss【动机】 Smooth L1 Loss完美的避开了L1和L2 Loss的缺点L1 Loss的问题：损失函数对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learning rate 不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛到更高的精度。L2 Loss的问题：损失函数对x的导数在x值很大时，其导数也非常大

深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择

中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题

损失函数SoftmaxCrossEntropyWithLogits执行报错

target)时，会出现以下报错感觉是和输入数据的类型有关。model的construct方法，执行到最后的返回值为float32类型，具体代码如下：但无论我怎样改变preds的数据类型，错误依然是提示得到了int32类型的tensor。损失函数的logits是否来自其它地方，而不是model的constr

目标检测回归损失函数总结（2）

于评测检测的IoU.实际使用中简化为：【不足】当预测框和目标框不相交，即 IoU(bbox1, bbox2)=0 时，不能反映两个框距离的远近，此时损失函数不可导，IoU Loss 无法优化两个框不相交的情况。假设预测框和目标框的大小都确定，只要两个框的相交值是确定的，其 IoU

go语言函数的作用域

语言变量作用域作用域为已声明标识符所表示的常量、类型、变量、函数或包在源代码中的作用范围。Go 语言中变量可以在三个地方声明：函数内定义的变量称为局部变量函数外定义的变量称为全局变量函数定义中的变量称为形式参数接下来让我们具体了解局部变量、全局变量和形式参数。局部变量在函数体内声明

损失函数nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits 解析

交叉熵可以用来评估两个概率事件P和Q的相似性计算，公式如下 $$ H(P,Q) = – \sum_x^X P(x) * log(Q(x)) $$ # 3. 分类任务损失函数 分类任务的损失函数，就是计算输出结果的预测分类与给定标签的误差，该误差越小越好。简单来说，对于二分类任务，如果给定的标签是1，则

目标检测回归损失函数总结（4）

Loss缺点当真实框完全包裹预测框的时候，IoU 和 GIoU 的值都一样，引入距离【分析】基于IoU和GIoU存在的问题，作者提出了两个问题：第一：直接最小化预测框与目标框之间的归一化距离是否可行，以达到更快的收敛速度。第二：如何使回归在与目标框有重叠甚至包含时更准确、更快。好的目标框回归损失应该考虑三

【转载】深度学习中常用的损失函数

学习笔记|合页损失函数

图中还画出了0-1损失函数，可以认为它是二类分类问题的真正的损失函数，而合页损失函数0-1损失函数的上界。由于0-1损失函数不是连续可导的，直接优化由其构成的目标函数比较困难，可以认为线性支持向量机是优化由0-1损失函数的上界构成的目标函数。这时的上界损失函数又称为代理损失函数。 参考文献

深度学习基础-损失函数详解

本文总结分类和回归任务的常用损失函数，比如重点解析了交叉熵损失函数的由来，并给出详细计算公式和、案例分析、代码，同时也描述了 MAE 和 MSE 损失函数，给出了详细的计算公式、曲线图及优缺点。 一，损失函数概述 大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变

损失函数与优化器

损失函数与反向传播 计算模型目标输出和实际输出之间的误差。并通过反向传播算法更新模型的权重和参数，以减小预测输出和实际输出之间的误差。 计算实际输出和目标输出之间的差距 为更新输出提供一定依据(反向传播) 不同的模型用的损失函数一般也不一样。 平均绝对误差MAE Mean