2025年损失函数曲线分析（2025年损失函数曲线图）

各位大佬看看这张epoch-loss图,为什么中间loss会突然上升

1、这张epochloss图中，中间loss突然上升的可能原因主要是模型参数与数据存在过拟合倾向。具体分析如下：过拟合导致损失波动：在训练过程中，如果模型出现了过拟合，即模型在训练数据上表现得过于优秀，而在未见过的数据上表现较差，那么损失函数可能会出现异常的波动。

2、有了这样的框架，实例区分可以理解为当前第i张图片的随机裁剪[公式]，过去epoch对第i张图片的平滑聚合（或第i张图片的另一个裁剪）理解为[公式]。CPC、CPCv2可以将一个图像片段理解为[公式]，上下文理解为[公式]。我们的CMC可以将一个模态，如rgb，理解为[公式]，另一个模态，如光流，理解为[公式]。

一文读懂目标检测中的各种IoU损失函数

1、一文读懂目标检测中的各种IoU损失函数 在目标检测任务中，边界框回归是确定目标位置的关键技术，它使用矩形边界框预测目标对象在图像中的位置。

2、在目标检测任务中，Bounding Box Regression Loss Function 的选择至关重要。本文将深入剖析四个常用损失函数：IOU、GIOU、DIOU 和 CIOU，通过简单示例解析其计算原理和特点。

3、IOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数的区别如下： IOU 公式：IOU = ，其中C为预测框与目标框的交集面积，E为预测框与目标框的并集面积。 IOU Loss：ln 或者 1 IOU。 优点：简单直观，直接衡量预测框与目标框的重叠度。 缺点：无法反映框内的细节信息和非重叠部分的情况。

4、IOU（Intersection over Union）损失函数主要应用于目标检测领域，用于衡量预测框与真实框之间的重合程度。IOU的计算公式为两个方框相交的面积除以两个方框合并的面积，然后将得到的值取以e为底对数，前面添上负号得到IOU损失函数。IOU值越接近1，表示预测框与真实框的重合程度越高。

5、YOLOv5在目标检测领域取得了显著进展，特别是在损失函数方面的创新。这些改进不仅提升了模型的精度，还加快了收敛速度，并增强了模型对复杂场景的适应性。以下是YOLOv5中引入的二十余种损失函数的详细介绍，包括IoU及其各种变体和改进形式。

(4)损失函数

1、Logistic损失函数也是0-1损失函数的凸上界，且该函数处处光滑，因此可以使用梯度下降法进行优化。但是，该函数对所有样本点都做惩罚，因此 对异常点更为敏感 。 Cross Entropy （2）回归问题 均方差损失函数 当预测值距离真实值越远时，平方损失函数的惩罚力度越大，因此对异常点比较敏感。

2、End-to-End Optimization （4）：SPO+ 损失函数及其性质 SPO+ 损失函数是在“Smart ‘Predict， then Optimize’”框架下提出的一种用于优化预测与决策之间关系的损失函数。

3、损失函数有多种类型。常见的损失函数类型 均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。