因为 AP-loss 是不可微且非凸的，AP-loss 不能直接被优化，故本文使用一种新的优化方法，可以将感知学习过程的误差驱动的更新机制和深度网络中的反向传播机制进行巧妙的结合。...Average Precision Loss（AP Loss）对每个预测框进行排序，用排序后的序号来设计loss，核心思想在于鼓励正样本预测框的得分在负样本得分序列中尽可能靠前。...启发自AUC Loss，后者用AUC的排序序号来设计loss，直接对AUC进行优化，而目标检测通常以mAP为指标，因此作者指出直接对AP进行优化能有更好的效果。...（-1表示忽略，不纳入AP Loss的计算）的预测，以及得分 ? ?...AP-loss 可以从一个 batch 中获得，也可以从具有多个 anchor 的单个图像中获得。
进入正题~categorical_crossentropy loss（交叉熵损失函数）讲交叉熵损失函数，我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说，均方误差（MSE）的含义是求一个batch中...那么 loss=−(1∗log(0.8)+0∗log(0.2))=−log(0.8)。...Hinge loss 在网上也有人把hinge loss称为铰链损失函数，它可用于“最大间隔(max-margin)”分类，其最著名的应用是作为SVM的损失函数。 ? 二分类情况下 ?...hinge loss: 栗子②△取10 ?
论文地址：http://arxiv.org/pdf/1904.06373v3.pdf 代码：https://github.com/cccorn/ap-loss....来源：上海交通大学 论文名称：Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss 原文作者：Kean Chen 单阶段目标检测器存在严重的前...为解决这一问题，本文提出了一种新的框架，将单级检测器中的分类任务替换为排序任务，并采用平均精度损失(AP-loss)来处理排序问题。由于AP-loss的不可微性和非凸性，使得APloss不能直接优化。...实验结果表明，在不改变网络结构的情况下，基于AP-loss的单阶段检测器在不同基准上的分类损耗有显著的性能改进。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
最近在工作中也是碰到这个问题，花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式，主要实践了“魔改”loss（focal loss, GHM loss, dice loss 等），整理如下。...因此，就集中看下重加权 loss 改进的部分。 2. 模型层面的重加权 重加权主要指的是在 loss 计算阶段，通过设计 loss，调整类别的权值对 loss 的贡献。...比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。...在交叉熵 loss 基础上，当正样本预测值 大于 0.5 时，需要给它的 loss 一个小的权重值 ，使其对总 loss 影响小，反之正样本预测值 小于 0.5，给它的 loss 一个大的权重值。...& DSC Loss Dice Loss 是来自文章 V-Net 提出的，DSC Loss 是香侬科技的 Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks。
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。...siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下： ?...# tensorflow伪代码 def contrastive_loss(self, y,d,batch_size): tmp= y *tf.square(d) #tmp= tf.mul...观察上述的contrastive loss的表达式可以发现，这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度，也能够很好用于训练提取特征的模型。当y=1（即样本相似）时，损失函数只剩下 ?...与欧式距离之间的关系，因为欧式距离越大与"两个文本相似"这个事实事与愿违，那么我们就对它们惩罚越大（即loss越大）。
当涉及到建立无线网络连接时，选择正确的无线接入点（Access Point，AP）类型至关重要。面板式AP、吸顶式AP和室外AP是三种常见的无线接入点类型，它们各自具有独特的特点和适用场景。...面板式AP面板式AP是一种设计精巧的无线接入点，通常安装在墙壁或其他表面上，以提供宽广的无线覆盖范围。相较于其他类型的AP，面板式AP在设计上更加扁平，外观类似于一块矩形的薄板，因此得名。...安装位置确定后，需要将面板式AP固定在墙壁上。通常会使用专门的安装支架或者壁挂装置，确保AP安装牢固、稳定。在安装过程中，还需要注意AP的朝向，确保定向天线指向所需覆盖的区域。...信号功率设置：调整AP的信号功率，使其适应不同的覆盖需求。面板式AP的优缺点优点：广泛的覆盖范围：面板式AP能够提供广泛而均匀的无线覆盖范围，适用于大型建筑物和开放空间。...与室内AP相比，室外AP需要具备更强的防水、防尘、耐高温等特性，以应对室外恶劣的环境条件。
The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines...For an intended output t = ±1 and a classifier score y(raw score), the hinge loss of the prediction y...that when t and y have the same sign (meaning y predicts the right class) and |y| \ge 1, the hinge loss...ml-hinge-loss
（用于密集对象检测的 Focal Loss 函数）”。...我们最好的模型基于 ResNet-101- FPN 骨干网，在 5fps 的运行速度下，我们在 COCO test-dev 上取得了 39.1 AP 的成绩，如图2 所示，超过目前公开的单一模型在 one-stage...图2：横坐标是检测器在COCO test-dev 上的检测速度(ms)，纵坐标是准确度(AP： average precision)的比值。...忽略准确度较低的情况(AP AP 的成绩。...表2：目标检测单模型结果（边界框AP）VS COCO test-dev 最先进的方法 6 结论 ? 图5： 作为 xt = yx 的函数，Focal Loss 变体与交叉熵相比较。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.07294v1.pdf 代码： https://github.com/cccorn/ap-loss 来源： 上海交通大学，英特尔实验室，腾讯优图实验室...论文名称：AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection 原文作者：Kean Chen 内容提要 单级目标检测器是通过同时优化分类损失和定位损失来训练的...为了缓解了这一问题，本文提出了一种新的框架，将单级检测器中的分类任务替换为排序任务，并采用平均精度损失(AP-loss)来解决排序问题。由于AP-loss的不可微性和非凸性，不能直接进行优化。...实验结果表明，与现有的基于AP的优化算法相比，该算法在解决目标检测不平衡问题上有显著的改进。在使用各种标准基准的分类损失探测器中，AP-loss的单级检测器性能SOTA。
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下?...参数 a 通常表示 residuals，写作 ，当 时，Huber loss 定义为： 是 的参数， 是真实值
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下??参数 a 通常表示 residuals，写作 y−f(x)，当 a = y−f(x) 时，Huber loss 定义为：?...δ 是 HuberLoss 的参数，y是真实值，f(x)是模型的预测值, 且由定义可知 Huber Loss 处处可导。各位看官老爷，如果觉得对您有用麻烦赏个子，创作不易，0.1元就行了。
print('1111',loss) print('2222',loss.data)#tensor且GPU print('3333',loss.cpu()) print('4444',loss.cpu(...).data)#tensor且CPU # print('5555',loss.cpu().data[0])#报错 IndexError: invalid index of a 0-dim tensor....Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number # print('6666',loss.cpu().numpy())#报错...Use var.detach().numpy() instead. print('7777',loss.cpu().detach().numpy()) print('8888',loss.cpu().data.numpy...()) print('9999',loss.cpu().item()) print('aaaa',loss.item())#后四者一样，都是把数值取出来 结果：
方法一：FTP升级方法，在AP用户视图下，直接导入版本(注：部分瘦AP用户和系统视图下均没法输入ftp，只能采用BOOTWARE升级的办法) 1、首先在电脑上搭建ftp服务器 2、瘦AP通电后，用网线连接到电脑...，并且用console管理AP 3、在AP用户视图下，登录ftp服务器，并下载应用程序到flash ?...4、修改AP启动加载文件，并且保存 ?...方法二：BOOTWARE升级方法 1、首先在电脑上搭建FTP服务器 2、瘦AP通电后，用网线连接到电脑，并且用console管理AP 3、AP通电后，在AP启动过程，当出现Ctrl +B字样，4秒内，按下...7、在AP用户视图下，登录ftp服务器，并下载应用程序到flash ? 8、修改AP启动加载文件，并且保存 ?
the center loss...LP loss...： x x是同一label下，距离样本 最近的 个样本（但是感觉这样会引起小团体的问题），按作者的说法是，LP loss相较于ceter loss更适用于多模态的分布情况，而不是说把所有样本往单一的中心点去靠拢...Island loss...： 考虑到不同类之间可能会有重叠，作者提出了Island loss，缩小类内距的同时，增大类间距。
1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...3)SmoothL1Loss比mseloss小 4) bceloss收敛比较快 5)bceloss input必须是0-1之间，targets可以不是 6)target 是0.5 input 是0.4与...0.6，loss无正负之分，只有大小之分。...('self',x) x= loss_fn(conf_data, conf_mask).item() print('mse',x) loss_fn = torch.nn.BCELoss() # reduce...=False, size_average=False) x = loss_fn(conf_data, conf_data).item() print('self',x) x = loss_fn(conf_data
图像的超分辨率也用了perceptual loss 图像超分辨率的loss 原代价函数使重建结果有较高的信噪比PSNR，但是缺少了高频信息，出现过度平滑的纹理。...图像分割转移也用了perceptual loss，注意看蓝线加黑线呦，她就是内容损失，而且它作用在较低层特征层上的。然后同样看红线和黑线，她就是风格损失，他是作用在从低到高所有特征层上。...图像风格转移元老级文章 perceptual loss是是如何做的？ ...转移网络内容的特征重建loss,φj（y）是y的第j层输出特征层 转移网络风格的特征重建loss,φj（x）是x的第j层输出特征层 损失网络有什么优点？ ...为什么用perceptual loss收敛速度快？ 回传导数时，相比于MSE对pixel与pixel之间的差异， 回传分布更具有普适性。
很简单，调整损失函数即可，这里主要借鉴了hinge loss和triplet loss的思想。...这一节我们试着理解为什么Focal Loss有效，下图展示了不同\gamma值下Focal Loss曲线。特别地，当\gamma=0时，其形式就是CrossEntropy Loss ?...中 (1-pt)**γ loss = torch.mul(alpha, loss.t()) if self.size_average: loss...= loss.mean() else: loss = loss.sum() return loss y_pred = torch.randn...focal loss理解与初始化偏置b设置解释 使用focal loss训练数据不平衡的模型
原文链接：Hinge loss Hinge loss 在机器学习中，hinge loss常作为分类器训练时的损失函数。hinge loss用于“最大间隔”分类，特别是针对于支持向量机（SVM）。...，hinge loss的结果为L(y)=0，但是当出现错误的分类是，hinge loss的L(y)与y呈线性关系（一个线性误差）。...扩展 当然有时二分类的SVM通常会以一对一或者一对多的形式扩展到多分类的任务，为了实现这个目的，也可以扩展hinge loss函数。现在已经有多种hinge loss的不同的变化形式。...优化 hinge loss是一个凸函数，所以，很多在机器学习中涉及到的凸优化方法同样适用于hinge loss。它是不可微的（不连续啊），但是对于线性SVM（ ?...上图中为hinge loss（蓝）和0/1损失（绿）。注意，hinge loss函数惩罚了tyloss不为0），这个特点和SVM中的分类间隔的概念是相对应的。
^{\frac {1}{p}} = \max(|x_1-y_1|,…,|x_n-y_n|) 损失函数 0 - 1 损失函数 gold standard image.png 对数损失函数 Log Loss...cross entropy error image.png 对 LR 而言, 把它的条件概率分布方程 image.png 带入上式, 即可得到 LR 的对数损失函数 平方损失函数 Square Loss...image.png 其中 $$Y-f(X)$$ 表示残差, 整个式子表示残差平方和, Residual Sum of Squares 指数损失函数 Exponential Loss image.png...与比平方损失相比，它对 outlier 更加不敏感 对于回归问题 image.png 其中 $$|a|=y-f(x)$$ 对分类问题 image.png 下图是 huber loss（绿色）与平方损失...以 w∈R2w\in \mathbb R^2w∈R2 为例，椭圆形是 loss 的损失等高线，灰色区域是约束区域，等高线与约束区域相交的地方，就是最优解。
Huber Loss主要用于解决回归问题中，存在奇点数据带偏模型训练的问题；Focal Loss主要解决分类问题中类别不均衡导致的模型训偏问题。 一．Huber Loss 1....背景说明 对于回归分析一般采用MSE目标函数，即：Loss(MSE)=sum((yi-pi)**2)。...对于奇异点数据，模型给出的pi与真实yi相差较远，这样Loss增大明显，如果不进行Loss调整，模型很容易将奇异点数据进行过拟合。 2....数学公式 image.png 式子中delta是一个边界，用于判断是否为较为奇异的数据点，当在这个边界内的数据默认使用MSE Loss，大于这个边界的数据将Loss减小，使用线性函数。...这种方法能降低奇异数据点对于Loss计算的权重，避免模型过拟合。 3. Tensorflow实现 image.png 一．Focal Loss 1.
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