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如果预测值小于标签而不是大于标签，如何增加损失

如果预测值小于标签而不是大于标签，可以通过以下方法来增加损失：

调整损失函数：在机器学习模型中，常用的损失函数有均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。如果预测值小于标签，可以考虑使用平方损失函数或绝对值损失函数，以增加预测值小于标签时的损失。
调整权重：在损失函数中，可以为预测值小于标签的情况分配更高的权重，以增加其对总体损失的贡献。这样可以使模型更加关注预测值小于标签的情况，从而提高模型对这种情况的预测能力。
数据增强：通过对训练数据进行增强操作，可以增加预测值小于标签的样本数量，从而提高模型对这种情况的学习能力。例如，可以通过对样本进行随机扰动、旋转、缩放等操作来生成更多的样本。
调整模型结构：可以尝试调整模型的结构，增加模型的复杂度或引入更多的非线性激活函数，以提高模型对预测值小于标签的情况的拟合能力。
调整超参数：可以通过调整学习率、正则化参数等超参数来优化模型的训练过程，从而提高模型对预测值小于标签的情况的处理能力。

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我的Kaggle第一金-Happywhale

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如何用逻辑回归做数据分析？

其直接预测值是表示0-1区间概率的数据，基于概率再划定阈值进行分类，而求解概率的过程就是回归的过程。...当这个概率值(函数值)小于0.5时，我们将最终结果预测为0，当概率值大于0.5时，我们将预测结果预测为1。 ?...如果y表示样本的真实标签，即0或者1，f(x)表示预测结果是0或者1的概率，f(x)的取值在区间[0,1]。逻辑回归的cost函数如下，我们如何理解这个公式呢？ ?...当真实标签为正时，即y= 1，Cost函数=-log⁡(f(x)), 预测值越接近于1，说明预测越准确，则损失函数趋于0。 ?...当真实标签为负时，即y= 0，Cost函数=-log⁡(1-f(x)),预测值越接近于0，说明预测越准确，则损失函数趋于0。 ? 将逻辑回归的cost函数简化，即得出： ?

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标签正则：标签平滑、标签蒸馏和自纠正的异曲同工之妙

如果左图直接标注为hard label，one-hot标签只标记了天空类别，会损失白云、草地等信息；而multi-hot，同等对待天空、白云和草地，也是对信息对的一种损失。...而如果标注为soft label，则可以较好的体现图中的信息。此外，hard标签通常会使模型过于自信，导致过拟合问题。...为了最小化损失，当基于one-hot标签学习时，模型被鼓励预测为目标类别的概率趋近1，非目标类别的概率趋近0，最终预测的logits向量中目标类别zi的值会趋于无穷大，模型会向预测正确与错误标签的logit...此外，论文[15]揭示了为什么标签平滑是有效的，指出标签平滑可以使分类之间的cluster更加紧凑，增加类间距离，减少类内距离，提高泛化性，同时还能提高Model Calibration（模型对于预测值的...经过训练的teacher模型，其softmax分布包含有一定的知识：真实标签只能告诉我们，某个图像样本是一条狗，不是一只猫，也不是一个土豆；而经过训练的softmax可能会告诉我们，它最可能是一条狗，不大可能是一只猫

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自监督学习（self-supervised learning）（20201124）

Word2vec 主要是利用语句的顺序，例如 CBOW 通过前后的词来预测中间的词，而 Skip-Gram 通过中间的词来预测前后的词。 BERT中的MASK LM训练方式。...这应该鼓励相似性度量函数（点积）将较大的值分配给正例，将较小的值分配给负例。通常这个损失也被称为 InfoNCE ，后面的所有工作也基本是围绕这个损失进行的。...CPC的主要思想就是基于过去的信息预测的未来数据，通过采样的方式进行训练。以下部分为直接的copy，还没有消化。对于具体的实现上，因为存在大量的样本，如何存取和高效的计算损失是急需解决的。...这个工作的创新主要有两个：在表征层和最后的损失层增加了一个非线性映射可以增加性能（这个地方我比较好奇，希望能有大佬给出更直观的解释）。...自监督的方法常用的情景或任务：为了解决数据集无标签或者标签较少质量低的问题。自我监督方法可以看作是一种具有监督形式的特殊形式的非监督学习方法，这里的监督是由自我监督任务而不是预设先验知识诱发的。

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Softmax，Softmax loss&Cross entropy

最后会得到S1，S2，S3）；而分母中的ak则表示3*1的向量中的3个值，所以会有个求和符号（这里求和是k从1到T，T和上面图中的T是对应相等的，也就是类别数的意思，j的范围也是1到T）。...如果现在不是在训练模型，而是在测试模型，那么当一个样本经过softmax层并输出一个T*1的向量时，就会取这个向量中值最大的那个数的index作为这个样本的预测标签。...答案是真实标签对应的位置的那个值是1，其他都是0。...那么假设p=[0.15,0.2,0.4,0.1,0.15]，这个预测结果就很离谱了，因为真实标签是4，而你觉得这个样本是4的概率只有0.1（远不如其他概率高，如果是在测试阶段，那么模型就会预测该样本属于类别...简单讲就是你预测错比预测对的损失要大，预测错得离谱比预测错得轻微的损失要大。 Cross

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关于知识蒸馏，你一定要了解的三类基础算法

T 一般取大于 1 的整数值，此时目标类与非目标类的预测值差异减小，logits 被“软化”。相反地，T 小于 1 时会进一步拉大目标类与非目标类的数值差异，logtis 趋向于 one-hot。...但 logits 中的非目标类别的预测值通常相对过小（如上述预测为 3 的可能性仅为），因此文中使用大于 1 的温度系数 T 降低类间得分差异（增大非目标类的预测值）。...distillation（NCKD）两部分：其中，TCKD 相当于目标类概率与（1-目标类概率）的二元预测损失，NCKD 则是不考虑目标类后的软标签蒸馏损失。...参考文献 [5] 认为：one-hot 形式的标签会鼓励模型将目标类别的概率预测为 1、非目标类别的概率预测为 0，从而导致 logtis 中目标类的值趋于无穷大。...二者最主要的区别在于，软标签中非目标类的标签由教师给出，包含着类间关系信息。DKPP 打乱各类预测值后导致类间关系错乱，但仍起到了标签平滑的作用。

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深入浅出理解Faster R-CNN

这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；...如果我们在feature map每个位置上都设置一个anchor，那么可以说原图像上将以像素分割，我们可视化一下这个过程： ? 那anchor是如何选取的呢？...具体划分的标准为：我们将与ground-truth（真实物体）IoU大于0.7的Anchor视为前景（如果没有就找一个与ground-truth的IoU最大的anchor），而与真实物体IoU小于0.1...为两种anchor分配正样本标签：（1）和一个ground truth的IoU值最大的那些anchor；（2）和任意一个ground truth的IoU大于或等于0.7的anchor。...不是前景样本的anchor中，那些和所有ground truth的IoU值小于0.3的被分配为负样本，其余那些既不是正样本也不是负样本的anchor，不作为训练样本，被忽略。

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ICLR 2020 | 同步平均教学框架为无监督学习提供更鲁棒的伪标签

"软"标签来自对方网络的"平均模型"；采用网络的"平均模型"Mean-Net 1/2而不是当前的网络本身Net 1/2进行相互监督。...其中分类损失作用于分类器的预测值，而三元损失直接作用于图像特征。...在"同步平均教学"框架中，"软"分类损失中的"软"伪标签是"平均模型"Mean-Net 1/2的分类预测值。...该式旨在让Net 1的分类预测值逼近Mean-Net 2的分类预测值，让Net 2的分类预测值逼近Mean-Net 1的分类预测值。...这里的难点在于，如何在三元组的图像特征基础上设计合理的"软"伪标签，以及如何设计对应的"软"三元损失函数。

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关于逻辑回归，面试官们都怎么问

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写给人类的机器学习 2.2 监督学习 II

分类：预测标签这个邮件是不是垃圾邮件？贷款者能否偿还它们的贷款？用户是否会点击广告？你的 Fackbook 照片中那个人是谁？分类预测离散的目标标签Y。...如果你在大量样本上训练线性回归模型，其中Y = 0或者1，你最后可能预测出一些小于 0 或者大于 1 的概率，这毫无意义。...现在，为了解决模型输出小于 0 或者大于 1 的问题，我们打算定义一个新的函数F(g(X))，它将现行回归的输出压缩到[0,1]区间，来转换g(X)。你可以想到一个能这样做的函数吗？...为了预测Y标签，是不是垃圾邮件，有没有癌症，是不是骗子，以及其他，你需要（为正的结果）设置一个概率截断值，或者叫阈值（不是）。例如，如果模型认为，邮件是垃圾邮件的概率高于 70%，就将其标为垃圾。...第一个部分是数据损失，也就是，模型预测值和实际值之间有多少差异。第二个部分就是正则损失，也就是，我们以什么程度，惩罚模型的较大参数，它过于看重特定的特征（要记得，这可以阻止过拟合）。

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训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑

它看起来很好：梯度在变化，损失也在下降。但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。...尝试随机输入尝试传递随机数而不是真实数据，看看错误的产生方式是否相同。如果是，说明在某些时候你的网络把数据转化为了垃圾。试着逐层调试，并查看出错的地方。 3....然后，试着增加正则化的强度，这样应该会增加损失。 18. 检查你的损失函数如果你执行的是你自己的损失函数，那么就要检查错误，并且添加单元测试。...监控其它指标有时损失并不是衡量你的网络是否被正确训练的最佳预测器。如果可以的话，使用其它指标来帮助你，比如精度。 22. 测试任意的自定义层你自己在网络中实现过任意层吗？...紧要时你也可以打印权重／偏差／激活值。寻找平均值远大于 0 的层激活。尝试批规范或者 ELUs。

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faster RCNN 学习记录

所以求取ｌｏｓｓ的过程就是真值与预测值求取的过程。分类loss 真值：给Anchor打标签的过程，就是求真值的过程。...预测值：RPN网络预测出的分类结果，即是前景还是背景回归loss 真值：Anchor与其对应的ＧＴ之间的offst值预测值：RPN网络预测出的回归结果，即预测出的偏移量offst 很明显，回归的真值与分类的真值有关系...0.3 ，直接看作负样本，标签为0 若最大IOU值大于0.7，直接看作正样本，标签为1 至于IOU值位于两者之间的数据，对训练没有帮助，直接视为无效数据，标签为-1 纵向比较：为GT找到最大IOU值的anchor...筛选标准如下： ·对于任何一个Proposal，其与所有标签的最大IoU如果大于等于 0.5，则视为正样本。...·对于任何一个Proposal，其与所有标签的最大IoU如果大于等于0且小于0.5，则视为负样本。选出的正、负样本数量不一，在此设定正、负样本的总数为256个，其中正样本的数量为p个。

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YOLOv1v2v3简述 | 目标检测

，为了使得模型更关注小目标的小误差，而不是大目标的小误差，对宽高使用了平方根损失进行变相加权。...，使用逻辑回归来约束值在$0,1$区间，而宽高则改为相对于anchor宽高的比例。...，大致作用跟原来差不多，但作者实现用的bounding box，待考证)，其它的与GT的IOU大于0.5的anchor不产生任何损失，而与GT的IOU小于0.5的anchor则只产生objectness...loss Class Prediction 为了支持多标签，使用独立的逻辑分类进行class prediction，使用二值交叉熵损失函数进行训练 Predictions Across Scales...这3篇论文看下来，感觉像是一本调参说明书，教你如何提高手上的目标检测网络的准确率，各种trick，十分值得研读如果本文对你有帮助，麻烦点个赞或在看呗～undefined更多内容请关注微信公众号【晓飞的算法工程笔记

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