深度学习中常用损失函数介绍

Huber损失(平滑L1损失)loss_fn=nn.SmoothL1Loss()HuberLoss,又被称为SmoothL1Loss,是一种在回归任务中常用的损失函数,它是平方误差损失(squaredloss)和绝对误差损失(absoluteloss)的结合。这种损失函数主要用于减少异常值(outliers)在训练模型时的影响,从而提高模型的鲁棒性。HuberLoss函数通过一个...

L1正则化与L2正则化的深入研究

此外,L2正则化对于参数的缩放具有不变性,即无论模型参数的大小如何,L2正则化项对损失函数的影响都是相同的。这使得L2正则化在处理不同尺度的特征时更加稳定。三、L1正则化与L2正则化的区别与联系L1正则化和L2正则化在防止过拟合方面都有很好的效果,但它们之间存在一些显著的区别。首先,L1正则化鼓励模型参数稀疏...

决定以太坊未来命运的核心骨干们,都在想什么?

如果按照路线图的其余部分执行,结果是Rollups在以太坊L1上形成多样化的生态系统,L2上有大量DApps,用户支付的费用不到一美分,但ETH资产几乎没有价值累积,以太坊基金会会认为这是以太坊路线图的成功实现吗?JustinDrake-EthereumFoundation:首先,我认为ETH就是货币。其次,ETH的价值累积对以太坊...

基于改进SSD模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报

SSD模型框架的损失函数是用L1范数来进行平滑处理,本研究在损失函数中添加了一个超参数来控制平滑区域,修改后的损失公式为式中,σ是添加的超参数,当σ较大时,损失函数类似于L1范数损失。当σ较小时,损失函数更加平滑,如图6所示。图6模拟不同超参数σ对改进的SSD损失函数的影响当风电叶片缺陷检测中的真实框...

相较神经网络,大名鼎鼎的傅里叶变换,为何没有一统函数逼近器?

这一观点获得了赞同。我们可以通过找到用于表示的频率子集来将傅里叶变换转换为近似值。如果使用损失函数(L1)的话,这可以高效地完成。还有网友@visualard总结了傅里叶变换与CNN的其他特征。傅里叶分析是在全局信号上计算的,而CNN的一个优点是它们可以检测局部模式。有时将整个信号分解为多个部分,然后再...

目标检测回归损失函数总结

本文总结了6个目标检测回归损失函数的优缺点以及对其公式的分析,演进路线:SmoothL1->IoU->GIoU->DIoU->CIoU->EIOULossSmoothL1Loss动机SmoothL1Loss完美的避开了L1和L2Loss的缺点L1Loss的问题:损失函数对x的导数为常数,在训练后期,x很小时,如果learningrate不变,损失函数会在稳定值附近...

线性回归中的L1与L2正则化

L1-Lasso回归L1或Lasso回归,几乎是一样的东西,除了一个重要的细节-系数的大小不是平方,它只是绝对值。在这里,成本函数的最后是的绝对值,一些系数可以被精确地设置为零,而其他的系数则直接降低到零。当一些系数变为零时,Lasso回归的效果是特别有用的,因为它可以估算成本并同时选择系数。。

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

虽然增强算法天生就容易过度拟合,特别是对于有噪声的数据,但XGBoost在训练过程中直接将L1(Lasso)和L2(Ridge)正则化合并到目标函数中。这种方法提供了一种额外的机制来约束单个树的复杂性,而不是简单地限制它们的深度,从而提高泛化。稀疏性XGBoost设计用于高效地处理稀疏数据,而不仅仅是密集矩阵。在使用词袋或TF-...

详解:7大经典回归模型

Lasso回归与Ridge回归有一点不同,它使用的惩罚函数是绝对值,而不是平方。这导致惩罚(或等于约束估计的绝对值之和)值使一些参数估计结果等于零。使用惩罚值越大,进一步估计会使得缩小值趋近于零。这将导致我们要从给定的n个变量中选择变量。要点:1.除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;...

RTX 40时代,给深度学习买的显卡居然能保值9年?仔细一算绷不住了

L2缓存/共享内存/L1缓存/寄存器由于内存传输到TensorCore是性能的限制因素,我们应当寻求更快的内存传输到TensorCores的方式。二级缓存、共享内存、一级缓存和使用的寄存器数量与该速度都是相关的。为了执行矩阵乘法,我们利用了GPU的内存层次结构,从慢速全局内存到更快的L2内存,再到快速本...