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损失函数最新视觉报道_损失函数有哪几种(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

损失函数

PyTorch模型训练全流程详解在使用PyTorch进行深度学习时，以下是创建和使用模型的八大步骤：模型定义 𐟓œ 在PyTorch中，自定义模型通常通过继承nn.Module类来实现。在__init__方法中定义各层，并在forward方法中编写前向传播逻辑。例如，这里是一个全连接的前馈神经网络（MLP），每层所有节点与前后层所有节点全连接。虽然这不是卷积神经网络（CNN），但在图像或视频数据处理中，CNN通常表现更佳，因为它能捕捉局部特征。损失函数和优化器 𐟎Ÿ失函数用于衡量预测与真实值的差距，而优化器则用于最小化损失。torch.nn模块提供多种损失函数，如均方误差损失（nn.MSELoss）和交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss）。优化器则在torch.optim模块中，包括随机梯度下降（optim.SGD）和Adam（optim.Adam）等。模型训练 𐟏‹️‍♂️ 训练模型通常包括以下步骤：清零梯度、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。整个数据集遍历一次称为一个epoch。模型保存和加载 𐟒𞊤𝿧”贯rch.save函数保存模型参数，以便以后使用。加载参数时，使用torch.load函数。模型预测 𐟔 在进行预测之前，需要将模型设置为评估模式，调用eval方法。然后输入数据进行预测。通过以上步骤，你可以轻松地使用PyTorch创建和训练自己的深度学习模型。

损失函数全解析：选择与优化指南在机器学习中，损失函数是训练过程中不可或缺的一部分，它能帮助我们优化模型的性能。今天，我想和大家分享一些关于损失函数的干货，希望能帮到你。损失函数的作用 𐟔 损失函数的主要任务是衡量模型预测值与真实标签之间的差异。这种差异可以通过多种方式来计算，比如均方误差（MSE），它适用于回归问题，计算的是预测值与真实标签之间的平方差。MSE对异常值比较敏感，所以对于那些误差较大的样本，它会给予较高的惩罚。对于分类问题，我们常用的损失函数有交叉熵损失和对数损失。交叉熵损失衡量了预测结果与真实标签之间的差异，特别适合多分类问题。而对数损失则常用于二分类问题，它对错误的预测有指数级的惩罚。损失函数的选择 𐟎€‰择合适的损失函数需要根据具体的任务类型和数据特点来决定。比如，回归问题中MSE通常是个不错的选择；而对于分类问题，交叉熵损失或对数损失可能更合适。当然，有时候我们还需要根据具体需求设计一些定制的损失函数。损失函数的优化 𐟚€ 为了优化模型的性能，我们可以利用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。这个过程会根据损失函数的形式和模型参数来更新模型参数，使其逐渐收敛于最优解。损失函数的扩展应用 𐟌Ÿ 除了常见的用途外，损失函数还有一些扩展应用。例如，正则化损失函数用于控制模型的复杂度，避免过拟合；对抗性损失函数则用于生成对抗网络（GAN）中，通过博弈过程来提高生成器的性能。希望这些分享能帮你更加深入理解和应用损失函数。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

从零开始实现Logistic回归算法 Logistic回归是一种广泛用于二分类和多分类问题的统计学习方法。它基于线性回归模型，通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值，从而实现分类。以下是Logistic回归的详细介绍和实现步骤。什么是Logistic回归？𐟤” Logistic回归是一种统计学习方法，主要用于二分类问题。它基于线性回归模型，通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值，然后进行分类。具体来说，对于给定的输入变量x，Logistic回归模型的输出为： hx)=11+e−x 其中˜令ᥞ‹的参数，x是输入变量。通过选择适当的€𜯼Œ我们可以使得hx)的取值在0到1之间，从而实现二分类。如何训练Logistic回归模型？𐟧ogistic回归模型的训练过程是一个最优化问题，通过最小化损失函数来得到最佳的参数。常用的损失函数是交叉损失函数，它的定义如下： L(=−∑m=1mlog(hx(m)))+(1−y(m))log(1−hx(m))) 其中m是样本数量，x(m)和y(m)分别表示第m个样本的输入和输出，hx(m))是模型对第m个样本的预测值。通过最小化损失函数，我们可以得到最佳的参数€‚ 如何实现Logistic回归算法？𐟒𛊥Ž𐌯gistic回归算法需要完成以下步骤：实现Sigmoid函数：将线性预测值转化为概率值。初始化模型参数：选择合适的初始参数值。定义损失函数：根据损失函数的定义，计算模型对每个样本的损失。实现梯度下降算法：通过梯度下降算法最小化损失函数，更新模型参数。对测试集进行预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。总结𐟓 Logistic回归是一种基于线性回归模型的统计学习方法，广泛应用于二分类问题。通过Sigmoid函数将线性预测值转化为概率值，从而实现分类。训练过程是一个最优化问题，通过最小化损失函数来得到最佳的参数。实现Logistic回归算法需要完成初始化模型参数、定义损失函数、实现梯度下降算法等步骤。

无图增强！对比学习新思路最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注，名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的，主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来，原因有两个：一是这是AI领域的热门话题，二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量，这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强（比如节点或边的mask/dropout），得到两个图（或者说views），然后用对比学习（InfoNCE）作为目标函数。然而，关于对比学习起作用的原因，却鲜有人分析。特别是有些工作发现，即使在数据增强时dropout很大（比如0.9），构造的图极度稀疏，也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了，在推荐系统+对比学习的范式中，图增强真的有必要吗？这篇文章直接给出了结论：重要的是InfoNCE这个损失函数，因为它能减弱流行度偏差（popularity bias），而不是图增强。不过，图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂，有点鸡肋。那么，有没有比图增强更简单又高效的方法呢？这篇文章提供了一个新的思路，虽然图增强不是完全没有用，但相比于复杂的图增强操作，InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。

深度学习入门指南：从零开始到实战深度学习在各个领域的应用越来越广泛，如果你对这个强大的机器学习方法感兴趣，以下是一些入门建议，帮助你从零开始到实践。一、掌握基本概念 𐟓š 在开始学习深度学习之前，了解一些关键概念是非常重要的。以下是一些基础概念：神经元：神经元模型具备输入、输出和计算功能。神经网络：它从信息处理的视角对人脑神经元网络进行抽象，构建简单模型，并通过不同连接方式形成多样化网络。前向传播和反向传播：这是神经网络运行的基本方式。前向传播用于计算输出结果，反向传播则用于更新网络参数。激活函数：激活函数决定了神经元的输出，了解不同的激活函数及其作用十分必要。损失函数：损失函数用于评估模型预测结果与实际结果之间的差异。优化算法：优化算法用于更新神经网络参数，以达到最小化损失函数的目的。二、夯实编程和数学基础 𐟒𛰟“ 深度学习需要一定的编程和数学基础，具体如下：编程语言：Python 是深度学习的主流编程语言，需学习其基本语法和常用库。线性代数：深度学习中常使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必不可少的，但要求并不高。概率与统计：掌握基本的概率和统计概念有助于理解深度学习模型的运行原理。三、熟悉深度学习框架 𐟓抦𗱥𚦥�𙠦ᆦž𖨃𝥤Ÿ助力你更便捷地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，具有简单、模块封装良好、容易上手的特点，对新手较为友好。 PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，许多前沿算法都采用 PyTorch 版本。四、钻研经典模型 𐟔 学习经典的深度学习模型和案例有助于深入理解深度学习。以下是一些值得学习的模型：卷积神经网络（CNN）：这是一种专门处理具有网格结构数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。循环神经网络（RNN）：这是用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，其结构通常为输入层 - 隐藏层 - 输出层。生成对抗网络（GAN）：该模型用于生成新的数据样本。通过以上步骤，你可以逐步掌握深度学习的核心概念和技能，并应用于实际问题中。祝你学习顺利！

[LG]《NeuroAI for AI Safety》P Mineault, N Zanichelli, J Z Peng, A Arkhipov... [Amaranth Foundation] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

深度学习算法创新：从零开始的实用指南𐟚€ 最近，我一直在给一些小朋友做深度学习代码的1对1辅导。有粉丝在笔记下留言说：“深度学习算法创新好难啊，基础不好的学生该怎么做？”这篇文章就简单聊聊这个话题。理解现有算法模型𐟓š 在开始创新之前，首先要深入理解已有的算法模型。这包括阅读相关文献、论文和开源代码，掌握模型的核心思想、结构和训练方法。确保你对现有算法的细节和局限性有充分的了解。寻找改进的切入点𐟔 创新的关键在于找到改进的切入点。这可能包括以下几个方面：模型结构：考虑是否可以修改现有模型的结构，如增加、删除或改变层的连接方式。激活函数：尝试使用新的激活函数或调整激活函数的参数，以改善模型的表达能力。损失函数：思考是否可以采用其他损失函数或修改现有损失函数的权重，以优化模型的训练效果。数据增强：探索不同的数据增强方法，如旋转、缩放、裁剪等，以增强模型的泛化能力。优化算法：尝试使用其他优化算法或调整现有优化算法的超参数，以提高模型的收敛速度和性能。实施改进措施𐟔犤𘀦—槡š了改进的切入点，就可以开始实施改进措施：实现代码：根据切入点的需求，对现有模型的代码进行修改或重新实现。实验设计：设计合理的实验来验证你的改进措施。这可能包括选择合适的数据集、划分训练集和测试集，并定义评估指标。训练和评估：使用修改后的模型进行训练，并使用测试集评估性能。比较改进后的模型与原始模型的差异和优劣。调整和优化：根据实验结果，进一步调整和优化改进措施。可能需要多次迭代和调试，直到达到预期的效果。实验结果的解读和总结𐟓Š 在实施改进措施后，对实验结果进行解读和总结至关重要：分析结果：对改进后的模型在性能、收敛速度、鲁棒性等方面进行详细分析。比较实验结果与原始模型，找出改进的优势和劣势。讨论改进原因：通过对实验结果的观察，探讨改进措施可能产生的原因。分析模型的改进是否符合预期和理论推导。总结经验：总结你在改进过程中获得的经验和教训。记录你的创新思路、实验设计和调优策略，以便将来参考。大致就是这些方面啦！其实在之前的笔记里也有详细地说过，新来的粉丝可以在主页里去看下哦～

零一汽车感知算法实习面经分享最近，有一位学弟分享了他面试零一汽车感知算法实习的经历，经过他的同意，我将一、二面中涉及到的技术问题整理了一下，希望能为正在准备实习的同学们提供一些帮助！ 𐟌Ÿ 一面技术面试流程：深挖项目细节自我介绍介绍项目中涉及到的技术问题（例如：在3D目标检测任务中，如何解决远距离目标检测导致的计算开销问题）针对上一个问题，提出缓解思路面试官还问了以下常见问题：如何缓解模型过拟合现象介绍Transformer中的注意力机制计算过程 Transformer的组成部分及其作用 𐟌Ÿ 二面技术面试流程：偏工程面试自我介绍给了一道开放性问题（实现城市图片分类任务）需要详细说明整个分类任务的实现过程：数据层面：如何处理给定的数据集模型层面：如何设计分类任务模型训练层面：如何选择分类损失函数、优化器和学习率评估层面：如何设置合理的benchmark，评估模型性能进一步挖掘细节：根据什么考量设计的分类损失函数如果增加了一个额外的分类标签，损失函数如何设计学习率调度设置是如何考虑的选择什么样的评价指标进行评测 𐟓œ 学长碎碎念零一汽车非常注重候选人的实际动手能力，二面没有考察Leetcode算法，而是通过一道开放性问题来考察项目能力。零一汽车主要专注于高阶自动驾驶的智能重卡赛道，其联合创始人有图森未来和三一重卡等背景，在自动驾驶卡车技术方面非常强大。如果你想从事自动驾驶卡车领域，可以考虑一下这家公司。 𐟚€ 学长已经分享了10余篇自动驾驶感知面经，单篇收藏100+，为了方便同学们查看，整理了合集，有需要的可以联系我𐟑

ICML2024亮点：KTO对齐 𐟓š 论文标题：Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization 𐟎‰ 论文来源：ICML 2024 (spotlight poster) 𐟏려𝜨€…单位：斯坦福大学，Contextual AI 𐟔‘ 代码开源：是 𐟔堤𘻨恥†…容摘要： 𐟌 利用人类感知偏差：研究表明，人类在感知随机变量时存在偏差，如损失厌恶（loss aversion），这些偏差在Kahneman & Tversky的前景理论（prospect theory）中有详细描述。论文指出，现有的LLM对齐目标（如DPO）成功的原因之一是它们隐含地包含了这些人类感知偏差。 𐟓‰ 人类感知损失（HALOs）：论文提出了一类新的损失函数，称为人类感知损失（human-aware losses，HALOs），这些损失函数考虑了人类的决策模型，与传统的基于最大对数似然的方法不同。 𐟓ˆ Kahneman-Tversky优化（KTO）：基于Kahneman和Tversky提出的人类效用模型，论文提出了一种新的对齐方法KTO，它直接最大化生成内容的效用，而不是最大化偏好的最大对数似然。 𐟓Š 性能对比：通过一系列实验，论文展示了KTO在不同规模的模型上（从1B到30B参数）与基于偏好的方法（如DPO）相比，要么匹配要么超越了它们的表现，即使KTO仅从二元信号（输出是否理想）中学习。 𐟓Š 数据不平衡处理：KTO能够处理极端的数据不平衡情况，即使在理想示例（好生成）比不理想示例少90%的情况下，也能匹配DPO的性能。 𐟓Š 无需监督微调：在预训练模型足够好的情况下，可以直接跳过监督微调（SFT）阶段，直接使用KTO，而不会降低生成质量。 𐟓Š 理论分析：论文还提供了理论分析，解释了为什么KTO即使在相同的偏好数据上也能与DPO表现相当或更好，包括对偏好数据噪声和不一致性的处理。 𐟓Š 未来工作：论文讨论了未来工作的方向，包括开发更符合人类对语言感知的HALOs，以及如何为不同的个体和设置确定最佳的HALO。 𐟓Š 实际应用：论文强调了这些方法在实际应用中的潜力，如提高LLMs的有用性和安全性，同时也指出了潜在的风险，如可能加剧数据偏差和偏好同质化。

深度学习基础：从张量到优化器深度学习的基础是张量，它们在现代机器学习系统中扮演着核心角色。张量有不同的类型、秩和形状，是数据操作的基础。通过张量操作，如加法、张量积或逐元素乘法，可以执行各种数值计算。这些操作可以理解为编码几何变换，深度学习中的一切都可以看作是几何变换。深度学习模型由一系列简单的张量操作链组成，这些操作由权重参数化，权重本身也是张量。模型的“知识”存储在其权重中。学习过程就是找到一组模型权重值，使得在给定一组训练数据样本及其对应的目标时，损失函数最小化。学习是通过随机抽取数据样本及其目标，并计算模型参数相对于批次上损失的梯度来进行的。然后，以与梯度相反的方向稍微移动模型参数（移动的大小由学习率定义）。这称为小批量随机梯度下降。整个学习过程是因为神经网络中的所有张量操作都是可微的，因此可以应用求导链规则来找到梯度函数，将当前参数和当前数据批次映射到梯度值。这称为反向传播。损失和优化器是两个关键概念：损失是在训练期间尝试最小化的量，因此它应该代表我们尝试解决的任务的成功度量。优化器指定损失梯度的精确方式，以更新参数：例如，可以是RMSprop优化器、带动量的SGD等。通过这些基本概念，可以更好地理解深度学习的本质和原理，从而更好地应用它来解决实际问题。

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