损失函数

一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现，包括： label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)

评估模型性能时，计算损失函数是一个关键步骤。

此例中，单服务队伍的∞/3// MM系统优于多服务队伍的3个∞/1// MM系统，体现了减少队伍数量的优化理念。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

MATLAB中的最小损失哈希码是一种关键技术，用于数据检索和相似性比较。这种方法通过最小化哈希函数计算的误差，有效地减少了数据索引中的信息损失。该技术在处理大规模数据集时特别有效，能够快速且准确地识别和检索相似的数据模式。

2、用b(n,k)表示将n个有序的样品分为k类的某种分法：定义这种分类方法的损失函数为

随着黄河下游河道泥沙沉积导致洪水漫滩频繁，严重影响滩区安全，进行漫滩洪水淹没损失评估可为滩区防洪减灾提供依据。技术进步引领下，利用回归分析建立黄河下游滩区玉米、大豆、花生、林地与房屋等洪水淹没水深与淹没损失的关系函数，构建了评估体系。基于数字地形与地理属性信息数据库，模拟与预测了8000m3/s、14000m3/s量级洪水滩区演进及淹没影响，提出了淹没损失率分布图。洪峰时刻淹没损失较大，尤其是低秆作物。

SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型，包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例，利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测，使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估，并比较了它们的分类性能。结果显示，基于Boosting算法的分类器表现更佳，错误率更低。对变量的使用分析表明，最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后，采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。

CRMTool是一个聚合损失分布计算工具，利用特征函数数值反演评估集体风险模型的复合聚合损失分布和相关的风险价值。它作为CF TOOLBOX的一部分，提供算法用于评估选定特征函数，并通过简单梯形规则或FFT算法计算PDF和CDF。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练方面，使用了'vl_nnhazesquareloss_non_noise.m'。最后，使用'demo_test.m'进行测试，查看经过训练模型的去雾和去噪效果。