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交叉熵损失前沿信息_交叉熵损失函数公式(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

交叉熵损失

[LG]《Cut Your Losses in Large-Vocabulary Language Models》E Wijmans, B Huval, A Hertzberg, V Koltun... [Apple] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

#大模型日报# ai前沿动态【大语言模型个性化研究：学习记住用户对话】链接：论文概述： PLUM 提出了一种参数高效的管道，通过微调LLM来记住用户对话，并使用加权交叉熵损失函数和平衡的数据集取得了与RAG基线相当的准确性，为LLM个性化提供了新的方向，但仍需进一步提升模型的泛化能力和答案一致性。

机器学习中的损失函数：你了解几个？在机器学习中，选择合适的损失函数至关重要。以下是回归任务和分类任务中常用的几种损失函数： 𐟧𕥛ž归任务损失：平均偏差误差（Mean Absolute Error, MAE）：测量预测值与实际值之间的平均绝对差。但要注意，小错误和大错误同样重要，因此梯度的大小与误差大小无关。平均平方误差（Mean Squared Error, MSE）：较大的误差贡献更大，但对异常值敏感。根均方误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：确保损失与因变量（y）具有相同的单位。 Huber损失：结合了MAE和MSE的优点。对于较小的误差，使用MSE；对于大错误，使用MAE。但要注意，它是参数化的，需要添加一个超参数。 Log cosh损失：非参数替代方案，计算成本稍高。 𐟧𕥈†类任务损失：二进制交叉熵损失（Binary Cross Entropy, BCE）：用于二进制分类任务，通过对数损失来衡量预测概率与真实二进制标签之间的差异。 Hinge损失：惩罚错误和置信度较低的正确预测。它基于边距的概念，用于训练支持向量机（SVM）。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：将BCE损失扩展到多类分类任务。 KL发散（Kullback-Leibler Divergence）：测量当一个分布使用另一个分布近似时丢失的信息。然而，对于分类任务，使用KL发散与最小化交叉熵相同，因此建议直接使用交叉熵损失。它还用于t-SNE和知识蒸馏，用于模型压缩。了解这些损失函数的特点和使用场景，可以帮助你更好地选择适合任务的损失函数，从而提高模型的性能。

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！

从基础数学直觉的角度深入探讨卷积神经网络（CNN）的构建和工作原理。网页链接作者：Himanshu Dubey。文章先介绍了CNN中的关键概念，如卷积操作、卷积层、重塑层、二元交叉熵损失和激活函数。详细解释了如何从头开始构建CNN，并逐步深入到每个模块的数学原理和代码实现。最后以解决MNIST手写数字分类问题作为实践案例，展示了CNN的应用。

损失函数揭秘：理论到实战 𐟤” 损失函数是什么？损失函数是优化目标的一种数学表达。通过最小化损失函数，我们可以指导模型学习并改进其性能。损失函数的定义因任务而异，但它们通常都是非负可微的。 𐟓ˆ 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）交叉熵损失函数常用于分类问题。其表达式为：𐟔 -∑y_i*log(p_i)，其中y_i是真实标签，p_i是预测概率。这个函数的目标是最大化对数似然函数，取个负数就变成了交叉熵损失。 𐟓Š 平均平方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）在回归问题中，平均平方误差损失函数非常常见。它的目标是使预测值尽可能接近实际值。虽然分类任务也可以使用MSE，但需要注意预测值的可控性。 𐟚ꠥˆ页损失函数（Hinge Loss）合页损失函数的表达式为：𐟔 max(0, 1 - y*p)。它对预测错误的样本进行惩罚，即使预测对了也会因为不够极致而受到惩罚。如果你更关注正样本，这个损失函数可能非常有用。 𐟔 Focal Loss for Imbalanced Problems Focal Loss用于处理类别不平衡问题。它的表达式为：𐟔 FL = - (1 - p_t)^* log(p_t)，其中p_t是真实类别的预测概率，𘀨ˆ쥏–2。这个损失函数通过调整预测概率的权重来关注那些预测不准确的样本。 𐟎CE Loss：大规模多分类问题的好帮手 NCE Loss常用于处理大规模多分类问题，如语言模型。通过随机抽样负样本来计算损失，可以有效降低计算量。 𐟛 ️ 实战经验总结： 1️⃣ 分类问题初期，无脑使用交叉熵损失函数是个不错的选择。 2️⃣ 如果标签是连续值分箱得到的多分类，可以尝试直接使用MSE或MAE损失。 3️⃣ Focal Loss在处理非常不平衡的样本时非常有效。 4️⃣ 多目标任务中，多个损失函数的组合需要根据任务重要性来调整权重。 5️⃣ 如果遇到loss为nan的情况，首先检查损失函数是否可导，然后排查输入数据和归一化操作是否正确，最后尝试调整初始化参数和学习率。

苹果CatLIP模型：视觉识别新里程碑苹果公司最近发布了一篇论文，介绍了一种名为CatLIP的新型弱监督视觉模型预训练方法。这个模型将图像-文本预训练任务转化为分类问题，从而消除了对比学习中成对相似度计算的需要。与CLIP相比，CatLIP的训练速度提高了2.7倍，同时在各种视觉任务上保持了高表示质量。 𐟔 将图像-文本预训练转换为分类任务 CatLIP通过从文本标题中提取名词并将其映射到WordNet语义集中来生成多标签，然后使用二元交叉熵损失进行预训练。这样一来，图像-文本对齐就被转换为图像分类问题。 𐟚€ 更高的训练效率 CatLIP的训练速度比CLIP快2.7倍，因为它只需要优化图像编码器，而CLIP需要同时优化图像和文本编码器。这带来了更快的步骤时间、更低的GPU内存需求、GPU优化损失函数的优势以及更少的通信开销。 𐟓ˆ 数据和模型缩放的优势随着数据量和模型尺寸的增加，CatLIP的表现也会提升。在小数据集上，CatLIP的性能优于CLIP，并且随着训练时间的延长，其准确率会持续提高。 𐟌 高效的迁移学习 CatLIP可以利用预训练模型分类层中的Embedding来初始化下游任务的分类层，从而实现高效的迁移学习，特别是在数据量较少的情况下。关键数据预训练速度：CatLIP比CLIP快2.7倍。 ImageNet-1k准确率：使用DataComp-1.3B预训练的CLIP、CatLIP ViT-B/16模型在ImageNet-1k上分别达到了84.3%、84.4%的top-1准确率。 Places365准确率：使用DataComp-1.3B预训练的CLIP、CatLIP ViT-B/16模型在Places365上分别达到了58.4%、59.2%的top-1准确率。物体检测mAP：使用DataComp-1.3B预训练的CatLIP ViT-B/16模型在COCO物体检测任务上达到了49.9 mAP，与CLIP相当。

#大模型日报# ai前沿动态【利用自适应温度缩放校准语言模型】链接：论文概述：大语言模型经过人工反馈的强化学习微调后，其置信度评分可能不再准确反映输出正确的概率，出现校准问题。本文提出自适应温度缩放(ATS)方法，根据模型隐状态为每个 token 预测都预测一个独特的温度缩放参数。ATS解决了RLHF后模型校准度差异，对更易误校准的输入/主题进行更激进缩放。实验表明，ATS提高了RLHF后语言模型10-50%的校准度，同时不损害性能，效果跨任务泛化。ATS使用选择性平滑损失，不正确的词元置信度统一降低，有别于交叉熵损失。错误词元使用更高的损失权重效果更好。

九种损失函数详解，助你轻松应对各种问题！几乎每个人的机器学习之旅都是从均方误差开始的。均方误差是一种用于回归问题的损失函数，它通过计算模型预测值与真实值之间差异的平方和来衡量模型的拟合效果。通过这个简单的损失函数，我们可以直观地理解，均方误差越小，模型对数据的拟合越好。在训练过程中，机器学习算法的目标通常是最小化均方误差，以使模型能够更好地逼近真实数据分布。然而，需要注意的是，不同类型的问题可能需要使用不同的损失函数，因为损失函数的选择取决于问题的性质和要解决的任务。以下是一些常见的损失函数，帮助你更好地理解和应用它们：均方误差（Mean Squared Error）𐟓：用于回归问题，衡量预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）𐟌：用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布之间的距离。铰链损失（Hinge Loss）𐟔—：用于支持向量机（SVM），衡量预测值与真实值之间的差异。平方损失（Square Loss）𐟓：用于回归问题，直接计算预测值与真实值之间的差异。绝对值损失（Absolute Loss）𐟓：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的绝对差异。 0-1损失（0-1 Loss）𐟔Ÿ：用于分类问题，直接计算预测值与真实值是否一致。指数损失（Exponential Loss）𐟔导š用于分类问题，计算预测值与真实值之间的指数差异。对数损失（Log Loss）𐟓ˆ：用于分类问题，计算预测概率的对数差异。负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）𐟓‰：用于分类问题，计算预测概率的负对数似然。通过了解和选择合适的损失函数，你可以更好地解决不同类型的问题，提升模型的性能。

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Python:交叉熵-损失函数 (六十) | Digtime社区 - 高品质的AI学习开发社区 - Powered by PHPHub
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