如何理解深度学习中损失函数的作用呢？

段时间的AI理论基础之后，发现深度学习模型的学习跟人是不一样的，一句话来说，深度学习就是拟合数据的过程，给定数据、标签和损失函数（有时也称目标函数），然后根据损失值loss来进行随机批梯度下降，这样模型就慢慢变好了。从这里可以看出损失函数是核心，给数据集打标签是为了计算损失函数，

损失函数问题

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、mindspore中有和pytoch功能一模一样的binary_cross_entropy_with_logits的loss函数吗2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【机器学习基础】损失函数

损失函数　　损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中。1.损失函数　　损失函数（loss function）是用来估量拟模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,损失函数的作用是衡量模型预测的好坏。通常使用L(Y

损失函数

误差所造成的后果，这就是“函数”的含义。这是单个样本点的损失函数，整个模型的损失函数就是将所有的样本点的损失加起来，得到一个总的损失，再除以样本点的个数，得到一个平均损失。损失函数有什么用？模型在训练的时候，每训练一次就需要计算一次当前模型的损失。得到了当前模型的损失之后就可以将

keras内置的损失函数

Recall）：用于分类问题，计算预测为正例的样本中实际为正例的比例。对数损失（Log Loss）：计算预测概率与真实标签之间的对数损失。Hinge损失：用于支持向量机（SVM）等分类问题，计算样本到超平面的距离。除了以上内置的损失函数，Keras还支持自定义损失函数，可以根据自己的需求编写损失函数并应用到神经

YOLO损失函数相关问题

YOLO所使用的损失函数是什么？

深度学习之代理损失函数

function）。代理损失函数作为原目标的代理，还具备一些优点。例如，正确类别的负对数似然通常用作 0 − 1 损失的替代。负对数似然允许模型估计给定样本的类别的条件概率，如果该模型效果好，那么它能够输出期望最小分类误差所对应的类别。在某些情况下，代理损失函数比原函数学到的更多。例如，使用对数似然替代函数时，在训练集上的

深度学习之代理损失函数

0 − 1 损失的替代。负对数似然允许模型估计给定样本的类别的条件概率，如果该模型效果好，那么它能够输出期望最小分类误差所对应的类别。在某些情况下，代理损失函数比原函数学到的更多。例如，使用对数似然替代函数时，在训练集上的 0 − 1 损失达到 0 之后，测试集上的 0 − 1

【转载】梯度下降与损失函数

常见损失函数总结

损失函数是模型中预测值与真实值不一样的程度。通常，我们把单个样本真实值与预测值的不一样程度称为损失函数L(Y,f(X))，而训练数据集的整体损失称为代价函数，训练数据集的平均损失称为经验损失（可参见学习笔记|机器学习的三要素）。损失函数可以有很多不同的设计，比较常见的有0-1损失

目标检测回归损失函数总结（5）

loss没有包含长宽比因素的不足【分析】CIoU的惩罚项是在DIoU的惩罚项基础上加了一个影响因子。CIoU Loss定义为：其中  ，用于做trade-off的参数【实验】上表中左边是用5种不同Boudning Box Regression Loss Function的对比，右边是以IoU和GIo

深度学习常用损失函数总览（1）

Function 和 Objective Function 的区别和联系。在机器学习的语境下这三个术语经常被交叉使用。- 损失函数 Loss Function 通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出  和一个真实  ，损失函数输出一个实值损失 - 代价函数 Cost Function

交叉熵损失函数，和它的优点

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是机器学习中的一个常用损失函数之一，多用于二分类或者多分类问题中。和其他损失函数一样，交叉熵损失函数可以用来衡量模型对样本的拟合程度。 如果模型产生的预测结果和真实结果比较接近，则使用交叉熵损失函数计算出的损失值会比较小；反之，如

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

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>

​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：&nbsp;

【转载】深度学习中常用的损失函数

【机器学习基础】损失函数

损失函数　　损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中。1.损失函数　　损失函数（loss function）是用来估量拟模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,损失函数的作用是衡量模型预测的好坏。通常使用L(Y

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):