损失函数 - 二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
损失函数解读 之 Focal Loss
前言Focal loss 是一个在目标检测领域常用的损失函数，它是何凯明大佬在RetinaNet网络中提出的，解决了目标检测中正负样本极不平衡和 难分类样本学习的问题。论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection目录什么是正负样本极不平衡？two-stage
训练深度学习神经网络的常用5个损失函数
损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。在本文中我们将介绍常用的一些损失函数
10个常用的损失函数解释以及Python代码实现
理解机器学习中的损失函数
模型的度量指标和损失函数有什么区别？为什么在项目中两者都很重要？
在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。
2022年关于损失函数的5篇最新论文推荐
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为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的
在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。
