凯发k8旗舰详解

深度度量学习在计算机视觉领域取得了非常多的成功的应用,比如人脸识别、人脸验证、图像检索、签名验证、行人重识别等。

正因为不知道联合概率分布,所以才需要进行学习。

**代价函数(CostFunction)**:是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有凯发k8旗舰值的平均。

很多类型的凯发k8旗舰应用各不相同,下面给出了其中一些。

接下来的文章中会结合经典的实例——MNIST手写数字识别,为大家讲解如何在深度学习实际的项目中运用激活函数、凯发k8旗舰

当δ趋向于0时它就退化成了MAE,而当δ趋向于无穷时则退化为了MSE,其表达式如下,是一个连续可微的分段函数:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTMxODY0NC1jMmVkZmNhMzBmNjUxMjZlLnBuZw?x-oss-process=image/format,png)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTMxODY0NC1jMzhjNDU3MTgyZDZiZTM5LnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwfGltYWdlVmlldzIvMi93LzUxNi9mb3JtYXQvd2VicA?x-oss-process=image/format,png)Huber损失(y轴)与预测(x轴)对于Huber损失来说,δ的选择十分重要,它决定了模型处理异常值的行为。

而对于MSE,梯度会随着损失的减小而减小,使结果更加精确。

下面主要列出几种常见的凯发k8旗舰:nlog对数凯发k8旗舰(逻辑回归)n平方凯发k8旗舰(最小二乘法)n指数凯发k8旗舰(Adaboost)nHinge凯发k8旗舰(SVM)n0-1损失n绝对值损失1.**log对数凯发k8旗舰(逻辑回归)**Logistic回归的凯发k8旗舰就是对数凯发k8旗舰,在Logistic回归的推导中,它假设样本服从伯努利分布(0-1)分布,然后求得满足该分布的似然函数,接着用对数求极值。

上面我们提到GIoU存在两个缺陷,DIoU的提出解决了其实一个缺陷,即收敛速度的问题。

凯发k8旗舰(Lossfunction)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用L(Y,f(x))来表示。

因此,**如果数据容易出现异常值**,**则应使用此方法。

其中α为权重为正数的重叠面积平衡因子,在回归中被赋与更高的优先级,特别是在两个边框不重叠的情况下;而v则用于测量宽高比的一致性。

对于截断点的设置,s的取值最好根据类别数C来定,一般设置为s=-1/(C-1)**交叉熵凯发k8旗舰,合页凯发k8旗舰和坡道凯发k8旗舰只是简单衡量模型预测值与样本真实值之间的误差从而指导训练。

绝对值损失(MeanAbsoluteError)公式如下,跟均方误差损失差不多,也不再解释了

4.对数损失(Log损失)对数损失也称为对数似然损失,前面关于LR的推导过程中,当给定x,其属于y的概率表示为:

期望对所有的样本都能够正确分类,则有:

、然后对L两边取对数,注意这里是最大化。

**交叉熵超过熵的量称为相对熵**,或更普遍地称为**库尔贝克-莱布里埃发散度(KLDivergence**。