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损失函数最新视觉报道_损失函数有哪几种(2024年12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：2024-12-04

损失函数

深度学习基础：成本函数详解深度学习课程的目标是让每个人都能通过阅读完整篇文章来理解深度学习，而不是被那些看似高大上的词汇所迷惑。我个人曾经被那些营销号的影响所困扰，当我明白了这些看似复杂的概念后，现状并未改变。希望通过我的努力，让这些知识体系化，并通俗易懂！如果你喜欢我的讲解，希望你能点赞收藏。成本函数，也称为损失函数或目标函数，是机器学习和深度学习中的基本概念。它是神经网络的预测输出与实际目标输出之间的误差或差异的度量。训练神经网络的目标是最小化这个成本函数。成本函数简介 𐟓Š 成本函数量化预测值和期望值之间的误差，并将其以单个实数的形式呈现。根据问题的不同，使用不同类型的成本函数。均方误差 (Mean Squared Error - MSE) 𐟓ˆ 均方误差 (MSE) 是一种流行的回归问题成本函数。它计算实际值和预测值之间的平均平方差。交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） 𐟓‰ 交叉熵损失用于分类问题。对于二元分类，我们使用二元交叉熵损失，对于多类分类，我们使用分类交叉熵损失。其他成本函数 𐟌Ÿ 在特定场景中还有许多其他成本函数，包括用于支持向量机的 Hinge Loss、用于回归任务的 Log-Cosh Loss 以及用于将神经网络输出视为概率分布的 KL-Divergence。选择正确的成本函数 𐟎€‰择正确的成本函数至关重要，因为它直接影响模型的学习过程。我们将讨论影响这种选择的因素以及不同的问题如何需要不同的成本函数。小测验 𐟓 让我们通过一个小测验来测试您的理解情况。

U-Net：文生图模型的隐藏宝藏 𐟎芤𝠨😨𞗦ˆ‘之前分享过的谷歌Mobile Diffusion文生图模型吗？其实它的基础部分也是U-Net结构，只不过在这个基础上做了一些改进，得到了一个高性能的端侧模型。在Diffusion Transformer统一之前，U-Net在文生图模型中可是个明星结构哦。 U-Net最初是为了生物医学图像分割而设计的，是一种全卷积神经网络架构。它的名字来源于它的U形结构，左边是压缩路径，用于提取图像特征；右边是扩展路径，用于精确定位。这种结构结合了低分辨率特征和高分辨率特征，从而实现更精准的分割。 U形网络结构 𐟏 U-Net的U形结构左边是压缩路径，通过卷积和池化操作逐步降低图像分辨率，并提取更高级的语义特征。右边是扩展路径，通过上采样操作逐步恢复图像分辨率，并将压缩路径中对应层级特征图进行拼接，将低分辨率语义信息与高分辨率细节信息相结合，实现精确定位。数据增强 𐟔„ 由于生物医学图像数据量较少，U-Net使用了大量数据增强技术，包括弹性形变、平移、旋转等，来增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。加权损失函数 𐟎𘺤𚆦›𔥥𝥜𐥈†割相邻的同类目标，U-Net采用了加权损失函数。它对分割边界处的像素赋予更高权重，迫使网络更加关注这些区域的分割效果。通过计算像素到最近和次近目标边界距离，生成权重图，用于调整损失函数中不同像素的贡献，有效提升了模型对目标边界区域的分割精度，尤其适用于分割密集分布目标。模型架构 𐟏—️ 整个模型中总共有23个卷积层，主要有以下几个部分：下采样部分：包含3x3卷积层和max pool 2x2层，每个分辨率层级会连着过2个3x3卷积层，再接一个max pool层。上采样部分：包含2x2卷积层和3x3卷积层，每个分辨率层级会先过2x2卷积层，并与收缩路径中相应的裁剪特征图进行拼接后再连过2个3x3卷积层。分类输出部分：使用1x1卷积将每个64维特征向量映射到所需类别数。总的来说，U-Net不仅在生物医学图像分割中表现出色，在其他领域的文生图模型中也大有作为。它的U形结构、数据增强技术和加权损失函数都是值得我们学习和借鉴的。

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。

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！

机器学习第5天：决策树基础篇 𐟌𓊥‘覜릀𛦘憎‡得飞快，学习计划总是被一拖再拖 𐟘…。今天我们继续聊聊决策树的基础知识，为接下来的深入学习打下基础。 𐟓š 学到的内容：通过训练数据建立了SVM模型，现在将其应用于测试集，观察效果并分析结果。验证了评分（wT.x）的绝对值大小确实能反映误分类率，评分越高，误分类率越低。大部分评分集中在0-1之间。对错误分类进行了分析，发现影响分类最大的特征是连词。因此，提出了一些小建议，比如在数据预处理时删除常用连词，或者人为生成高质量样本进行学习。也可以在初始化的权重中加入重要特征，比如“like”、“best”等，说明在自然语言处理中，高质量特征的重要性。 𐟒ᠥ𐏦示：什么时候在损失函数中使用lamda？在正则化和SVM中都有lamda的存在。这是因为我们只能根据自己的想法设计损失函数的类型，而其中的权重比无法预判，需要通过学习数据得到。机器学习的一般流程分为训练、验证和测试三个阶段。训练集用于计算在特定lamda下最小化损失函数得到的权重，然后尝试不同lamda，用对应权重施加在验证集上计算损失，从而选出使损失最小的lamda，最后在测试集上检测泛化能力。 numpy.array和list的区别 np.array需要提前规定大小，而list可以直接append。 𐟌𓠥†𓧭–树基础结构基本结构：将输入空间分成多个子空间，叶节点表示子空间，内部节点表示分裂特征和边界。预测函数：每个空间对应一个权重，属于哪个空间就输出对应的权重。分裂准则/方式：每个节点分裂时，要考虑分裂的特征以及边界，一般选择最大化信息增益（计算信息熵的变化），这就是一个贪婪算法，然后一直向下分裂即可（基尼系数也是一个道理）。剪枝流程（防止过拟合）与正则化类似，引入叶节点数量作为复杂度，损失函数变为loss = 经验损失 + a｜T｜。对于一个决策树T，流程就是在训练集上找到一个a下的最佳子树，然后在验证集上找到最好的a。希望这些内容能帮助你更好地理解决策树的基础知识！

生成对抗网络（GAN）训练技巧总结生成对抗网络（GAN）在训练过程中需要一些技巧来提高稳定性和性能。以下是一些实用的训练技巧： ✅ 梯度惩罚（Gradient Penalty）在优化 WGANs 时，权重更新可能导致优化问题。为了解决这个问题，可以在损失函数中加入梯度惩罚机制，以缓解梯度消失或梯度爆炸的问题。 ✅ 双时间尺度更新规则（Two Timescale Update Rule, TTUR）在 TTUR 方法中，判别网络 D 和生成网络 G 的更新速度不同。生成网络 G 更新速度较慢，而判别网络 D 更新速度较快。这样可以让生成网络 G 和判别网络 D 以 1:1 的速度更新，从而提高训练稳定性。 ✅ 替代损失函数（Alternative Loss Functions）传统的 GAN 使用 Jensen Shannon divergence (J-S 散度)，但 Wasserstein GAN (WGAN) 采用了 Earth Mover distance (Wasserstein-1 distance 或 EM distance) 来替代。此外，使用均方损失（mean squared loss）替代对数损失（log loss）也是一种有效的替代方案。 ✅ 谱归一化（Spectral Normalization）谱归一化是一种用于判别网络 D 的技术，可以增强训练过程的权重正态化。它确保判别网络 D 是 K-Lipschitz 连续的，从而提高训练的稳定性。SAGAN 也采用了谱归一化技术。通过这些技巧，可以有效提高 GAN 的训练效果和稳定性，生成更高质量的生成结果。

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：从零开始到实践深度学习是一种强大的机器学习方法，它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手，想要入门深度学习，以下是一些步骤，可以帮助你开始学习和实践深度学习。 𐟓š 学习基本概念在开始深度学习之前，你需要对一些基本概念有所了解。以下是一些你需要学习的重要概念：神经元：神经元模型是一个包含输入、输出与计算功能的模型。神经网络：它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。前向传播和反向传播：这是神经网络的基本运行方式，前向传播用于计算输出，反向传播用于更新网络参数。激活函数：激活函数决定神经元的输出。学习不同的激活函数以及它们的作用。损失函数：损失函数用于衡量模型的预测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的参数以最小化损失函数。 𐟒𛠥�𙠧𜖧若’Œ数学基础深度学习需要一些编程和数学基础。以下是你应该学习的基本内容：编程语言：Python 是深度学习的主要编程语言。学习 Python 的基本语法和常用库。线性代数：深度学习中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要的，但是要求不高。概率与统计：了解基本的概率和统计概念将有助于你理解深度学习模型的工作原理。 𐟓ˆ 学习深度学习框架深度学习框架可以帮助你更轻松地构建、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： TensorFlow 2：由Google 开发的开源框架，简单，模块封装比较好，容易上手，对新手比较友好。 PyTorch：由Facebook开发的开源框架，前沿算法多为PyTorch版本。 𐟧 学习经典模型学习一些经典的深度学习模型和案例将帮助你更好地理解深度学习，以下是一些你可以开始学习的模型：卷积神经网络 (CNN)：是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。循环神经网络 (RNN)：用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，结构比较简单，通常为输入层-隐藏层-输出层。生成对抗网络 (GAN)：用于生成新的数据样本的模型。学习这些模型的基本原理和实现方法，并尝试在实际问题中应用它们。希望这些建议能帮助你顺利入门深度学习！

𐟎率‡检测算法优化策略大揭秘𐟚€ 1️⃣ 探索不同的基础模型：目标检测领域主要有两大类基础模型，包括Faster RCNN为代表的两阶段模型和YOLO为代表的一阶段模型。尝试替换这些模型，看看是否能提升性能。 2️⃣ 添加网络构件：在现有模型的基础上，可以参考每年的硕士和博士论文，看看他们添加了哪些网络构件。虽然这需要一些运气，但至少可以为你提供一些灵感。 3️⃣ 优化损失函数：目标检测任务中，常用的位置损失策略包括IoU、GIoU、DIoU和CIoU。考虑将这些损失函数应用到你的课题方向上，或者尝试多种损失函数的组合，通过实验比较mAP指标。 4️⃣ 数据增强策略：利用数据增强算法如mixup和mosaic，这些方法经过实践证明能有效提升性能。特别是mosaic，几乎总是能带来改进。 5️⃣ 手工标注数据：如果时间允许，可以通过手工标注来补充数据集。虽然这费时费力，但能直接扩充数据集，对于本科和专硕阶段的研究非常有帮助。 6️⃣ 自动生成数据：如果手工标注太耗时，可以考虑使用计算机来帮忙生成数据。许多论文已经证明了GAN网络在数据生成方面的有效性。这些方法可以分为两类：手工标注和自动生成数据直接扩充了数据集，称为线下数据增强；而mixup等方法则在数据加载进网络时进行增强，称为线上增强。

PyTorch：自动求导揭秘今天我们来聊聊深度学习中的一个重要概念：自动求导。这个概念在 PyTorch 中表现得尤为突出，因为 PyTorch 框架的核心就是动态计算图和自动求导。在神经网络的训练过程中，我们经常需要更新模型参数。这个过程依赖于损失函数关于模型参数的梯度。手动计算这些梯度会非常繁琐，而自动求导技术则能自动完成这些计算，极大简化了开发过程。 PyTorch 中的自动求导功能是通过 torch.Tensor 类实现的。当你创建一个 Tensor 并设置 requires_grad=True 时，这个 Tensor 就会被标记为需要进行梯度计算。这样，当你进行前向传播时，PyTorch 会自动跟踪所有相关的计算图，并在反向传播时自动计算梯度。举个例子，假设你有一个简单的神经网络，输入是 x，输出是 y，损失函数是 L(y, y_true)。当你设置一个 Tensor x 并标记它需要梯度计算时，PyTorch 会自动跟踪从 x 到 y 的所有计算步骤，并在反向传播时计算出损失函数关于 x 的梯度。这样，你就可以根据这个梯度来更新 x 的值，从而优化你的模型。自动求导不仅简化了开发过程，还提高了代码的可读性和可维护性。它让深度学习变得更加高效和便捷。希望这篇文章能帮助你更好地理解自动求导的原理和重要性！

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