"我们只是大佬的搬运工" 1、log loss 2、WBE loss 带权重的交叉熵 3、Focal loss 容易过拟合？不知why 4、DIce loss 对于肿块太小的梯度容易变化剧烈 5、IOU loss 6、Tversky loss 7、敏感性 特异性损失 8、Generalized Di ...
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2019-05-22 19:02:17
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https://www.cnblogs.com/GarfieldEr007/p/5459629.html 图像算法：图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010 HQU Email：zgzhaobo@gmail.com QQ：452728574 Latest Modified Dat ...
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2019-05-15 09:47:35
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损失函数的基本用法： 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none')为： N表示batch size，xn为输出，yn ...
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2019-05-14 19:23:36
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/d8ceeee66a6f Decision Tree 基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯。 划分标准 信息增益(Information Gain) 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 划分后子数据集的信息 ...
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2019-05-04 00:16:56
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1、故事背景 世界混沌时期：六大奇点--时间、空间、力量、灵魂、心灵、现实 旧世界的四大神：无限、死亡、永恒、熵；他们汲取六大奇点锻造了六大宝石散布在银河系的各个地方，这个就是六颗无限宝石； 得到这个宝石的人有的会被毁灭，无法驾驭宝石的力量，而有的则会称为英雄，被宝石赋予了力量； 而泰坦人--灭霸则 ...
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2019-05-03 11:41:11
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第十九节逻辑回归之优化点(4) 上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题，一步步推导出交叉熵损失函数的梯度。很是不容易，这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点？ 第一点关于逻辑回归优化：和多元性回归是一模一样。要不要设置w0？比如下图： ? 之前说多元性回归是做拟合，假如现在要分类的话，我们知道 ...
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2019-05-01 12:06:11
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第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3) 上一节中，我们讲解了交叉熵损失函数的概念，目标是要找到使得损失函数最小的那组θ，也就是l(θ)最大，即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。那我们怎么样找到我们的最优解呢？上节中提出用梯度下降法求解，本节的话我们对其具体细节展开。 先来看下我 ...
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2019-04-30 19:51:12
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学而不思则罔，思而不学则怠。 最近在看《TensorFlow 实战Google深度学习框架第二版》这本书。从头开始学习深度学习，对于细节方面进行探究。相当于重新拾起来这门”手艺“。 这篇随笔重点是交叉熵。在本书中出现的位置是62页，章节是3.4.5完整神经网络样例程序的20行附近（可能空行不一致）， ...
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2019-04-29 12:42:36
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paper url: https://arxiv.org/pdf/1612.02295year:2017## Introduction交叉熵损失与softmax一起使用可以说是CNN中最常用的监督组件之一。 尽管该组件简单而且性能出色, 但是它只要求特征的可分性, 没有明确鼓励网络学习到的特征具有类... ...
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2019-04-29 11:01:11
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为什么绝大部分人都掉进了坑里 原创： 二号头目 九边 4月4日 经济，地理，金融视野下仰望大历史的天空作者：二号头目 有个词，跟“熵增”一样令人着迷，叫内卷化。 第一次听到这个词是在一篇分析清朝经济的文章中，讨论清朝为啥以魔鬼的步伐避开了工业革命的时候，学者们提出了“内卷”的概念。 这是个啥意思呢？ ...
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2019-04-25 10:29:15
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