有哪些与损失函数相关的文献
时间: 2024-05-29 14:13:40 浏览: 21
关于损失函数的文献很多。其中比较经典的是《An Overview of Gradient Descent Optimization Algorithms》中所介绍的损失函数,包括 Mean Square Error (MSE)、Cross-Entropy Loss、Hinge Loss、Huber Loss 等。此外,《Deep Learning》这本书中也有一章专门讲述损失函数,介绍了最大似然估计、交叉熵、KL 散度、排队误差等常用的损失函数。当然,还有很多其他的文献和论文也涉及到了损失函数的研究。
相关问题
EIOU损失函数文献
根据提供的引用[1]中的内容,EIOU(Efficient Intersection Over Union)是一种新的目标检测损失函数,它是对传统的IOU(Intersection Over Union)损失函数的改进。EIOU损失函数可以更好地处理目标检测中的边界框重叠问题,从而提高模型的性能。具体来说,EIOU损失函数考虑了目标框和预测框之间的相对位置和大小,以及它们之间的重叠区域。相比于传统的IOU损失函数,EIOU损失函数在处理重叠区域时更加高效,因此可以更快地训练模型。
参考文献:
Efficient Intersection Over Union: Detection with High Quality and Low Computational Cost. https://arxiv.org/abs/1911.08287
平衡交叉熵损失函数的来源文献
平衡交叉熵损失函数的来源文献是 "Focal Loss for Dense Object Detection",由 Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick 和 Kaiming He 在2017年发表的论文。该论文提出了一种新的损失函数,称为 Focal Loss,用于解决目标检测中类别不平衡问题。平衡交叉熵损失函数是 Focal Loss 的一种特殊情况。
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