смерть человека или животного

горе, вызванное потерей кого-то или чего-то

financial: сумма проигрыша на балансе

машиностроение: мощность затрачена без выполнения полезной работы

Приведенные ниже переводы необходимо проверить и вставить выше в соответствующие таблицы переводов, удалив все цифры. Числа не обязательно совпадают с числами в определениях. См. Инструкции в Викисловаре: Макет статьи § Переводы.

Проверяемые переводы

Этимология 2 [править]

Произношение потеряно, представляет афро-американский диалект английского языка.

Глагол [править]

убыток

1. (разговорный) Альтернативное написание потеряно

Анаграммы [править]

Эстонский [править]

Этимология [править]

Заимствовано у Германии Schloss .

Существительное [править]

loss ( родительный падеж lossi , частичный lossi )

1. замок

Cклонение [править]

Это существительное нуждается в шаблоне таблицы склонения.

Норвежский букмол [править]

Глагол [править]

убыток

1. императив losse

Шведский [править]

Этимология [править]

Как датский los и норвежский потеря , из нижненемецкого или голландского los , из нижненемецкого, соответственно, среднего голландского los , сидоформа нижненемецкого lōs соответственно, голландский loos , родственный со шведским lös .

Прилагательное [править]

убыток

1. (неуклонно, предикативно, наречно) свободный, развязанный, выключенный

Анаграммы [править]

определение потери The Free Dictionary

Understanding Ranking Loss, Contrastive Loss, Margin Loss, Triplet Loss, Hinge Loss и всех этих непонятных имен и все эти сбивающие с толку имена, и после проверки того, что Triplet Loss превосходит кросс-энтропийную потерю в моей основной теме исследования (Multi-Modal Retrieval), я решил написать похожий пост, объясняющий функции Ranking Losses.

Ранжирование потерь используется в различных областях, задачах и настройках нейронных сетей (например, сиамских сетей или триплетных сетей). Вот почему они получают разные названия, такие как контрастная потеря, потеря маржи, потеря шарнира или тройная потеря.

Ранжирование функций потерь: обучение метрике

В отличие от других функций потерь, таких как потеря кросс-энтропии или потеря среднеквадратичной ошибки, цель которых состоит в том, чтобы научиться напрямую предсказывать метку, значение или набор или значения, заданные на входе, цель Ранжирования потерь состоит в прогнозировании относительные расстояния между входами .Эта задача часто называется метрическим обучением .

Функции

Ranking Loses очень гибкие с точки зрения обучающих данных: нам просто нужна оценка сходства между точками данных, чтобы их использовать. Эта оценка может быть двоичной (одинаковой / несходной). В качестве примера представьте себе набор данных для проверки лиц, в котором мы знаем, какие изображения лиц принадлежат одному и тому же человеку (похожие), а какие нет (несходные). Используя функцию Ranking Loss, мы можем обучить CNN определять, принадлежат ли два изображения лица одному и тому же человеку или нет.

Чтобы использовать функцию Ranking Loss, мы сначала извлекаем признаки из двух (или трех) точек входных данных и получаем встроенное представление для каждой из них. Затем мы определяем метрическую функцию, чтобы измерить сходство между этими представлениями , например, евклидово расстояние. Наконец, мы, , обучаем экстракторы признаков для создания одинаковых представлений для обоих входов, если входы похожи, или удаленных представлений для двух входов, если они не похожи .
Нас не интересуют даже значения представлений, только расстояния между ними. Однако этот метод обучения продемонстрировал возможность создания мощных представлений для различных задач.

Расчет потерь

Для ранжирования потерь используются разные названия, но их формулировка проста и неизменна в большинстве случаев. Мы различаем два вида ранжирования потерь для двух разных настроек: когда мы используем пар обучающих данных точек или троек обучающих данных точек.
Оба они сравнивают расстояния между представлениями обучающих выборок данных.

Если вы предпочитаете формат видео, я сделал видео из этого поста. Также имеется на испанском языке:

Потеря парного ранжирования

Пример настройки потери парного ранжирования для обучения сети проверке лица по изображению. В этой настройке веса CNN разделяются. Мы называем это сиамскими сетями. Но потеря попарного ранжирования может использоваться в других схемах или с другими сетями.

В этой настройке используются положительные и отрицательные пары точек обучающих данных. Положительные пары состоят из выборки привязки \ (x_a \) и положительной выборки \ (x_p \), которая похожа на \ (x_a \) в метрике, которую мы стремимся изучить, а отрицательные пары составлены из выборки привязки \ ( x_a \) и отрицательный образец \ (x_n \), который отличается от \ (x_a \) в этой метрике.

Цель состоит в том, чтобы изучить представления с небольшим расстоянием \ (d \) между ними для положительных пар и большим расстоянием, чем некоторое значение запаса \ (m \) для отрицательных пар. .Потеря парного ранжирования вынуждает представления иметь расстояние \ (0 \) для положительных пар и расстояние больше, чем запас для отрицательных пар. Будучи \ (r_a \), \ (r_p \) и \ (r_n \) представления образцов и \ (d \) функцией расстояния, мы можем написать:

Для положительных пар убыток будет \ (0 \) только тогда, когда сеть создает представления для обоих двух элементов в паре без расстояния между ними, и потеря (и, следовательно, соответствующее обновление параметров сети) будет увеличиваться с увеличением это расстояние.

Для отрицательных пар потеря будет \ (0 \), когда расстояние между представлениями двух элементов пары больше, чем запас \ (m \). Но когда это расстояние не превышает \ (m \), потери будут положительными, и сетевые параметры будут обновлены для получения более отдаленного представления для этих двух элементов. Значение потерь будет не больше \ (m \), когда расстояние между \ (r_a \) и \ (r_n \) равно \ (0 \). Функция запаса заключается в том, что, когда представления, созданные для отрицательной пары, достаточно далеки, никакие усилия не тратятся на увеличение этого расстояния, поэтому дальнейшее обучение может быть сосредоточено на более сложных парах. .

Если \ (r_0 \) и \ (r_1 \) — представления парных элементов, \ (y \) — двоичный флаг, равный \ (0 \) для отрицательной пары и \ (1 \) для положительной пары. а расстояние \ (d \) — это евклидово расстояние, мы можем эквивалентно записать:

Потеря тройного рейтинга

Пример настройки потери тройного ранжирования для обучения сети проверке лица по изображению. В этой настройке веса CNN разделяются. Мы называем это тройными сетями.

Эта установка превосходит предыдущую за счет использования троек обучающих выборок данных вместо пар.Тройки образованы образцом привязки \ (x_a \), положительным образцом \ (x_p \) и отрицательным образцом \ (x_n \). Цель состоит в том, чтобы расстояние между образцом привязки и отрицательными представлениями образца \ (d (r_a, r_n) \) было больше (и больше поля \ (m \)), чем расстояние между привязкой и положительными представлениями \ (d (r_a, r_p) \) . В тех же обозначениях можно написать:

Разберем 3 ситуации этого проигрыша:

• Простые триплеты : \ (d (r_a, r_n)> d (r_a, r_p) + m \).Отрицательный образец уже находится на достаточном расстоянии от якорного образца по отношению к положительному образцу в пространстве заделки. Убыток равен \ (0 \), чистые параметры не обновляются.
• Жесткие триплеты : \ (d (r_a, r_n) Отрицательный образец находится ближе к якору, чем положительный. Убыток положительный (и больше \ (m \)).
• Полужесткие триплеты : \ (d (r_a, r_p)

Источник: https://omoindrot.github.io/triplet-loss. Представление трех «типов негативов» для пары якорь и позитив.

Выбор минусов

Важным решением тренировки с Triplet Ranking Loss является выбор отрицательных или майнинг триплетов . Выбранная стратегия будет иметь большое влияние на эффективность обучения и конечные результаты. Очевидно, что следует избегать тренировок с Easy Triplets , так как их итоговая потеря будет \ (0 \).

Первые стратегии использовали автономный майнинг триплетов , что означает, что триплеты определяются в начале обучения или в каждую эпоху. Позже был предложен онлайн-майнинг триплетов , означающий, что триплеты определяются для каждого пакета во время обучения, что привело к повышению эффективности обучения и производительности.
Оптимальный способ выбора негативов сильно зависит от поставленной задачи. Но я не собираюсь вдаваться в подробности в этом посте, поскольку его цель — всего лишь обзор различных названий и подходов к ранжированию потерь.Обратитесь к записи блога Оливера Моиндрота для более глубокого анализа майнинга триплетов.

Triplet Loss в глубоком обучении был представлен в программах Learning Fine-Grained Image Similarity with Deep Ranking и FaceNet: унифицированное встраивание для распознавания лиц и кластеризации.

Этот github содержит несколько интересных графиков модели, обученной на MNIST с потерями кросс-энтропии, потерей парного ранжирования и потерей тройного ранжирования, а также кодом Pytorch для этих тренингов.

Другие названия, используемые для ранжирования потерь

Ранжирование потерь является существенным, как описано выше, и используется во многих различных приложениях с той же формулировкой или небольшими вариациями.Однако для них используются разные названия, что может сбивать с толку. Здесь я объясняю, почему используются эти имена.

• Потеря ранжирования : Это имя происходит от поля поиска информации, где мы хотим обучить модели ранжировать элементы в определенном порядке.
• Margin Loss : Это название происходит от того факта, что

Понимание категориальных потерь кросс-энтропии, двоичных потерь кросс-энтропии, Softmax Loss, логистических потерь, Focal Loss и всех этих сбивающих с толку имен

Людям нравится использовать cool имена, которые часто сбивают с толку.Когда я начал играть с CNN за пределами классификации по одной метке, я запутался в разных именах и формулировках, которые люди пишут в своих статьях, и даже в именах слоев потерь фреймворков глубокого обучения, таких как Caffe, Pytorch или TensorFlow. В этом посте я сгруппирую различные названия и варианты, которые люди используют для Cross-Entropy Loss . Я объясняю их основные моменты, варианты использования и реализации в различных средах глубокого обучения.

Во-первых, давайте познакомимся с некоторыми понятиями:

Задачи

Мультиклассовая классификация

Классификация «один из многих».Каждый образец может принадлежать ОДНОМУ из \ (C \) классов. CNN будет иметь \ (C \) выходные нейроны, которые можно собрать в вектор \ (s \) (Scores). Целевой (основной истинный) вектор \ (t \) будет одноразовым вектором с положительным классом и \ (C — 1 \) отрицательными классами.
Эта задача трактуется как единственная задача классификации выборок в один из классов \ (C \).

Классификация нескольких этикеток

Каждый образец может принадлежать более чем к одному классу. CNN также будет иметь выходные нейроны \ (C \).Целевой вектор \ (t \) может иметь более чем положительный класс, поэтому это будет вектор из нулей и единиц с размерностью \ (C \).
Эта задача рассматривается как \ (C \) различные двоичные \ ((C ‘= 2, t’ = 0 \ text {или} t ‘= 1) \) и независимые задачи классификации, где каждый выходной нейрон решает, является ли выборка принадлежит классу или нет.

Функции активации выхода

Эти функции представляют собой преобразования, которые мы применяем к векторам, исходящим из CNN (\ (s \)) перед вычислением потерь.

сигмовидная

Сжимает вектор в диапазоне (0, 1). Он применяется независимо к каждому элементу \ (s \) \ (s_i \). Ее также называют логистической функцией .

Softmax

Softmax это функция, а не потеря. Он сжимает вектор в диапазоне (0, 1), и все результирующие элементы складываются в 1. Он применяется к выходным оценкам \ (s \). Поскольку элементы представляют класс, их можно интерпретировать как вероятности класса.
Функцию Softmax нельзя применять независимо к каждому \ (s_i \), поскольку она зависит от всех элементов \ (s \). Для данного класса \ (s_i \) функция Softmax может быть вычислена как:

Где \ (s_j \) — оценки, выведенные сетью для каждого класса в \ (C \). Обратите внимание, что активация Softmax для класса \ (s_i \) зависит от всех оценок в \ (s \).

Подробное сравнение этих двух функций можно найти здесь

Функции активации используются для преобразования векторов перед вычислением потерь на этапе обучения. При тестировании, когда потеря больше не применяется, функции активации также используются для получения выходных данных CNN.

Если вы предпочитаете формат видео, я сделал видео из этого поста. Также имеется на испанском языке:

Убытки

Потери перекрестной энтропии

Потеря перекрестной энтропии — фактически единственная потеря, которую мы здесь обсуждаем. Другие имена потерь, указанные в заголовке, являются другими именами или его вариациями. Потеря CE определяется как:

Где \ (t_i \) и \ (s_i \) — это наземная истина и оценка CNN для каждого класса \ (_ i \) в \ (C \).Поскольку обычно функция активации (Sigmoid / Softmax) применяется к оценкам до вычисления CE Loss , мы пишем \ (f (s_i) \) для обозначения активаций.

В задаче бинарной классификации , где \ (C ’= 2 \), потеря перекрестной энтропии также может быть определена как [обсуждение]:

Где предполагается, что существует два класса: \ (C_1 \) и \ (C_2 \). \ (t_1 \) [0,1] и \ (s_1 \) — это основополагающая истина и оценка для \ (C_1 \), а \ (t_2 = 1 — t_1 \) и \ (s_2 = 1 — s_1 \) — наземная истина и оценка за \ (C_2 \).Это тот случай, когда мы разбиваем задачу классификации с несколькими метками на задачи двоичной классификации \ (C \). См. Следующий раздел «Потери двоичной кросс-энтропии» для получения более подробной информации.

Логистическая потеря и Полиномиальная логистическая потеря — это другие названия для перекрестной энтропийной потери . [Обсуждение]

Слои Caffe, Pytorch и Tensorflow, которые используют потерю кросс-энтропии без встроенной функции активации:

Категориальная кросс-энтропийная потеря

Также называется Softmax Loss .Это активация Softmax плюс потеря перекрестной энтропии . Если мы используем эту потерю, мы обучим CNN выводить вероятность по классам \ (C \) для каждого изображения. Он используется для мультиклассовой классификации.

В конкретном (и обычном) случае классификации Multi-Class метки являются горячими, поэтому только положительный класс \ (C_p \) сохраняет свой член в убытке. Есть только один элемент целевого вектора \ (t \), который не равен нулю \ (t_i = t_p \). Таким образом, отбрасывая элементы суммирования, которые равны нулю из-за целевых меток, мы можем написать:

Где Sp — оценка CNN для положительного класса.

Определил потери, теперь нам нужно вычислить его градиент относительно выходных нейронов CNN, чтобы распространить его в обратном направлении через сеть и оптимизировать заданную функцию потерь, настраивая параметры сети. Итак, нам нужно вычислить градиент CE Loss с учетом каждого балла класса CNN в \ (s \). Условия убытков от отрицательных классов равны нулю. Однако градиент потерь относительно этих отрицательных классов не отменяется, поскольку Softmax положительного класса также зависит от оценок отрицательных классов.

Выражение градиента будет одинаковым для всех \ (C \), за исключением основного класса истинности \ (C_p \), потому что оценка \ (C_p \) (\ (s_p \)) находится в номинаторе.

После некоторых вычислений производная по положительному классу равна:

И производная по другим (отрицательным) классам составляет:

Где \ (s_n \) — оценка любого отрицательного класса в \ (C \), отличного от \ (C_p \).

Функции потерь — ML Глоссарий документация

Глоссарий ML

Основы

• Линейная регрессия
  • Введение
  • Простая регрессия
    • Создание прогнозов
    • Функция затрат
    • Градиентный спуск
    • Обучение
    • Оценка модели
    • Сводка
  • Многопараметрическая регрессия
    • Сложность роста
    • Нормализация
    • Делаем прогнозы
    • Инициализировать веса
    • Функция затрат
    • Градиентный спуск
    • Упрощение с помощью матриц
    • Срок смещения
    • Оценка модели
• Градиентный спуск
  • Введение
  • Уровень обучения
  • Функция затрат
  • Пошаговая инструкция
• Логистическая регрессия
  • Введение
    • Сравнение с линейной регрессией
    • Типы логистической регрессии
  • Бинарная логистическая регрессия
    • Активация сигмовидной кишки
    • Граница решения
    • Делаем прогнозы
    • Функция затрат
    • Градиентный спуск
    • Отображение вероятностей на классы
    • Обучение
    • Оценка модели
  • Мультиклассовая логистическая регрессия
    • Процедура
    • Активация Softmax
    • Пример Scikit-Learn
• Глоссарий

Математика

• Исчисление
  • Введение
  • Производные инструменты
    • Геометрическое определение
    • Взяв производную
    • Пошаговая инструкция
    • Примеры использования машинного обучения
  • Цепная линейка
    • Как это работает
    • Пошаговая инструкция
    • Несколько функций
  • Градиенты
    • Частные производные
    • Пошаговая инструкция
    • Производные по направлению
    • Полезные свойства
  • Интегралы
    • Вычислительные интегралы
    • Приложения интеграции
      • Вычислительные вероятности
      • Ожидаемое значение
      • Разница
• Линейная алгебра
  • Векторы
    • Обозначение
    • Векторы в геометрии
    • Скалярные операции
    • Поэлементные операции
    • Точечный продукт
    • Продукт Адамара
    • Векторные поля
  • Матрицы
    • Габаритные размеры
    • Скалярные операции
    • Поэлементные операции
    • Продукт Адамара
    • Транспонирование матрицы
    • Умножение матриц
    • Проверьте себя
  • Numpy
    • Точечный продукт
    • Радиовещание
• Вероятность (TODO)
  • Ссылки
  • Скриншоты
  • Лицензия
• Статистика (TODO)
• Notation

Packet Loss Test — Test Your Connection Quality

О

Этот сайт использует передовую технологию WebRTC для бесплатной проверки потерь пакетов, задержки и джиттера задержки в вашем браузере. Все эти проблемы могут быть вызваны различными подобными проблемами, которые, надеюсь, вы сможете найти и исправить, используя этот простой способ их проверки.

Это дополняет традиционный тест скорости, который измеряет только чистую скорость и задержку. Скорость важна для обычного просмотра Интернета, загрузки файлов и потокового видео, но это не очень хороший показатель производительности для более коммуникативных действий.

Такие действия, как игры и голосовой чат, обычно не требуют большой полосы пропускания, но требуют быстрых и надежных ответов.Эти программы также обычно не пересылают информацию, если она не доходит до нее, поэтому, если пакеты теряются при передаче, они исчезают навсегда, что также может иметь значительное влияние.

До недавнего времени веб-браузеры не могли проверить это, поскольку они всегда пытались все повторить, пока все не заработало. Однако недавно WebRTC был добавлен в современные браузеры, что наконец-то позволило использовать этот тип тестирования. Мне не удалось найти другой сайт, на котором проводился бы такой тест, поэтому я его сделал.Это позволяет любому легко проверить потерю пакетов (также известную как «отбрасывание пакетов») без загрузки более сложного инструмента, такого как iPerf. Теперь вы можете просто нажать «Начать тест» ниже, а затем интерпретировать свои результаты.

Кроме того, вы можете узнать больше о сайте на специальных страницах «О нас» и «Технологии».

Настройки теста Или выберите предустановленное приближение: DefaultCustom1080p игровой поток (GeForce NOW, Stadia и т. Д.) 720p h364 WebRTC потокApex LegendsCitrix ICAFortniteh2Z1MumbleOverwatchPUBGRocket LeagueVoIPZoom

Использование: ГрузияАвстралия Сервер

Всего будет отправлено 149 эхо-запросов и будет использовано 15,4 КБ данных.

Эээ, извините, но и это слишком интенсивное тестирование. Я не зарабатываю деньги на хостинг здесь, и я действительно сомневаюсь, что вам нужно это интенсивное тестирование. При необходимости вы всегда можете запустить несколько тестов.