Cómo construir una función de pérdida

¿Cómo entender la función de pérdida de visión por computadora?

1. Como sugiere el nombre, esta función de pérdida calcula la pérdida de píxel a píxel entre la imagen predicha y la imagen de destino. La mayoría de las funciones de pérdida analizadas en el artículo anterior, como MSE (L2loss), MAE (L1loss), pérdida de entropía cruzada, etc., se pueden utilizar para calcular cada par de píxeles de la variable predictora y la variable objetivo entre pérdidas. .

2. Dado que la función de pérdida necesita reducir la brecha directa entre la distribución generada y la distribución empírica del conjunto de datos (distribución bimodal), y hay dos tipos de distribuciones generadas, nuestro modelo intentará su mismo. mejor para "satisfacer" Para estas dos subdistribuciones, el resultado final de la optimización se muestra en la siguiente figura, que es una distribución gaussiana ubicada en el medio de la distribución bimodal.

3. La definición de la función de pérdida es integrar la pérdida de clasificación y la pérdida de regresión. La clasificación utiliza logloss, es decir, la probabilidad de la clasificación verdadera (pu en la figura siguiente) toma el valor negativo. logaritmo y la pérdida de regresión está relacionada con R-CNN. La capa de clasificación genera K 1 dimensiones, que representan K categorías y 1 categoría de fondo.

4. Cómo analizar información de imágenes que puedan ser entendidas por las computadoras es el tema central de la visión artificial. Los modelos de aprendizaje profundo se han convertido en una dirección de investigación popular en el campo de la visión artificial debido a sus poderosas capacidades de representación, junto con la acumulación de volumen de datos y los avances en la potencia informática. Entonces, ¿cómo entender una imagen? Según las necesidades de las tareas posteriores, se divide principalmente en tres niveles.

5. Comprenda la función de pérdida de bisagra: la pérdida exponencial es una función proxy de la función de pérdida 0-1. La forma específica de la pérdida exponencial es la siguiente: cualquiera que haya estudiado el algoritmo Adaboost sabe que avanza paso a paso. Además, un caso especial del algoritmo es un modelo de suma y la función de pérdida es una función exponencial.

6. Actualmente. Los métodos de detección de objetos con mejor rendimiento en visión por computadora se dividen principalmente en dos categorías: métodos de primer nivel y métodos de segundo nivel. ¿Cuáles son las diferencias entre la función objetivo, la función de pérdida y la función de costo en el aprendizaje automático?

1. Existen algunas diferencias. La función dentro del objeto puede tener un valor de retorno o ningún valor de retorno. El objeto llama directamente al método. El método está encapsulado. El objetivo principal es proteger las propiedades internas. Cuando desee usarlo, puede llamar directamente a la interfaz del método sin conocer el contenido específico del método.

2. Estas funciones son un tipo de proceso funcional, pero las fórmulas utilizadas por las funciones son diferentes. Visual Basic incluye funciones integradas o intrínsecas, como raíces cuadradas aritméticas, funciones de coseno y funciones de codificación de caracteres. Además, puede escribir sus propios procedimientos de función utilizando la declaración de función.

3. La función de pérdida y la función de costo son lo mismo. La función objetivo es un concepto relacionado pero más amplio. Minimizar las restricciones en la función objetivo es la función de pérdida (la maximización no se llama función de pérdida). . o función de costo).

4. Función de pérdida (LossFunction): Se define sobre una sola muestra y es el error de una muestra. Función de costo (CostFunction): se define en todo el conjunto de entrenamiento y es el promedio de todos los errores de muestra, es decir, el promedio de todos los valores de la función de pérdida.

5. La diferencia entre la función de valor y la función objetivo es que la función objetivo es más amplia que la función de valor. La función objetivo se maximiza o minimiza, mientras que la función de valor se minimiza.

6. Los parámetros de la función de predicción determinan los resultados reales del modelo al predecir muestras. En términos del modelo seleccionado, el objetivo del aprendizaje automático es obtener algorítmicamente parámetros del modelo que acerquen los valores predichos a los valores reales. Función de pérdida (función de costo). Poda del árbol de decisión

La poda del árbol de decisión consiste en simplificar el árbol de decisión generado para evitar el sobreajuste. El crecimiento del árbol de decisión se detendrá antes de que pueda segmentar perfectamente las muestras de aprendizaje. Este método de detener el crecimiento del árbol de decisión por adelantado se denomina poda previa. La poda se realiza al construir un árbol de decisión.

Como variable, cuando el valor es extremadamente pequeño, el árbol de decisión inicial es la solución óptima; cuando el valor es extremadamente grande, solo se puede utilizar el árbol de decisión más simple, es decir, el nodo raíz; como la solución óptima.

Por lo tanto, cuando las variables son fijas, se puede encontrar la estructura de árbol de decisión óptima.

■ Poda posterior La idea central de la poda posterior es permitir que el algoritmo genere un árbol de decisión completamente desarrollado y luego calcule si se debe podar de abajo hacia arriba. El proceso de poda elimina los subárboles y los reemplaza con nodos de hoja, cuyas categorías también se determinan en función de la votación mayoritaria. Redes neuronales: explicación de la función de pérdida

Como sugiere el nombre, la función de pérdida al cuadrado es el cuadrado de la diferencia entre el valor predicho y el valor real. Cuanto mayor es la pérdida, mayor es la diferencia entre el valor previsto y el valor real.

Explicación: Una función de pérdida es una función que asigna un evento (un elemento en el espacio muestral) a un número real que representa el costo económico o de oportunidad asociado con el evento.

Aprendizaje profundo de la función de pérdida y selección de la función de activación En el algoritmo de retropropagación (BP) de la red neuronal profunda (DNN), resumimos el algoritmo de retropropagación hacia adelante de DNN. La función de pérdida utilizada es la desviación cuadrática media y la función de activación es sigmoidea. De hecho, existen muchas funciones de pérdida y funciones de activación que se pueden utilizar en DNN.

Para reiterar, el objetivo de la red neuronal siamesa es garantizar que la foto de una persona (ancla) esté más cerca de la foto de él mismo (positiva y positiva) que de las fotos de otras personas (negativa y negativo). Para entrenar dicha red, introdujeron una función de pérdida triplete. 2019-03-02

1, -03-02 Número. Bai Lu, nacida el 23 de septiembre de 1994 en la ciudad de Changzhou, provincia de Jiangsu, es una actriz y modelo en China continental. En julio de 2016, Bai. Lu fue Ella interpretó a la heroína en el MV del sencillo de Land Rover "Message". En septiembre, protagonizó su primera serie de televisión "Chaoge", ingresando así oficialmente a la industria del entretenimiento.

2. Los pasos del algoritmo xgboost son básicamente los mismos que los de GB. Se inicializan a una constante, primero gb se basa en la derivada de primer orden ri y xgboost se basa en la primera. -derivada de orden gi y derivada de segundo orden hi, y genera iterativamente aprendizaje básico El alumno se actualiza de forma acumulativa.

3. Insight incluye cuatro partes: conocimiento del mercado (comprender las necesidades de los clientes, las tendencias de la competencia, los desarrollos tecnológicos y las condiciones económicas del mercado para identificar oportunidades y riesgos), objetivos estratégicos, prioridades de innovación y modelos de negocio (que incluyen seis elementos: selección de clientes, propuesta de valor, captura de valor, alcance de actividades, valor sostenido y gestión de riesgos).

4. Bai Lu participó en "Happy Camp" en 2019. Fue en la edición del 2 de marzo de 2019. En ese momento, ella y Xu Kai promocionaron la serie de televisión "Recruitment", pero los dos. No estuvieron en el programa. No hubo mucha interacción. Posteriormente, Bailu también participó en la grabación de la edición del 21 de noviembre de 2020 de "Happy Camp".

5. La respuesta es: El quinto Día Wu después del inicio de la primavera en 2019 es: el decimosexto día del segundo mes del calendario lunar, el 22 de marzo de 2019. El primer Día Wu es: el sexto día del primer mes del calendario lunar, 2019-02-10 mes Bingyin y día Wuyin. El segundo día Wu es: día Wu Zi del mes Bingyin de 2019-02-20 en el calendario lunar, que es el decimosexto día del primer mes lunar.