2025年损失函数放在哪里（2025年损失函数l1）

构建可以查找相似图像的图像搜索引擎的深度学习技术详解

1、首先，训练模型是关键步骤之一。模型可以基于经典计算机视觉技术或神经网络构建，输入为图像，输出为D维特征嵌入。在神经网络模型中，可以选择如ResNet、EfficientNet等标准主干网络，配合复杂的池化层。如果有足够数据，神经网络通常表现优越，因此重点将放在神经网络模型上。在模型训练后，进行图像索引。

2、用户可以通过拍摄商品照片，在电商平台上找到相同或相似的商品。例如，阿里巴巴的拍立淘API就是基于深度学习技术开发的图像搜索引擎，能够在大规模图片数据库中快速找到相似商品。版权保护 图像搜索引擎可以帮助内容创作者识别和追踪未经授权的图像使用情况。通过比对图像特征，可以发现侵权行为并采取相应措施。

3、DeepSeek是一种基于深度学习的图像检索技术，它利用深度学习模型对图像进行特征提取和匹配，以实现高效的图像检索。这种技术可以应用于各种场景，如商品检索、人脸识别、场景识别等。

4、以图识图，即图像搜索，是一种通过输入图像来搜索与之相似或相关的图像的技术。识图引擎作为图像搜索的核心，其原理主要基于图像特征的提取、匹配与排序。图像特征的提取 图像特征提取是以图识图技术的关键步骤。

交叉熵损失函数

其中-H（p（x）是p的熵，H（p，q）就是交叉熵。在深度学习中，我们将标签的分布视为p分布，因为其是固定的，它的熵也就是一个常数，可以省略，仅关注交叉熵即可。Pytorch中的交叉熵损失函数 在PyTorch中，交叉熵损失函数通过torch.nn.CrossEntropyLoss类实现。

交叉熵损失函数的核心在于通过“惊喜”度量预测与真实标签的差异，其形式由信息论中交叉熵的定义直接推导而来，且在二分类任务中具有不可替代性。

交叉熵损失函数是分类算法中常用的损失函数，用于衡量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。

对比损失可以视作添加了变换不确定性的非参数分类损失。在非参数分类中，每个样本的特征都被视为一个模板，通过计算样本特征之间的相似度来进行分类。这与交叉熵损失中使用 softmax 函数计算预测概率的方式有相似之处，因为 softmax 函数本质上也是通过计算特征向量之间的内积（或相似度）来确定类别的。

交叉熵损失函数通过量化模型预测概率与真实分布的差异来指导分类模型优化，其应用场景及示例如下：二分类问题中的交叉熵公式为：$$L = -left（y log hat{y} + （1-y） log （1-hat{y}）right）$$其中$y$为真实标签（0或1），$hat{y}$为模型预测的正类概率。

交叉熵误差及多分类中的交叉熵损失函数 交叉熵误差（cross entropy error）是用来评估模型输出的概率分布和真实概率分布的差异情况的一种指标，广泛应用于分类问题中。它有两种主要定义形式，分别对应二分类问题和多分类问题。

损失和应该在优化器前面还是后面

1、一般来说，损失函数应该放在优化器前面。损失函数是衡量模型的预测结果与实际标签之间的差异的指标，它 quantifies 了模型的错误程度。在训练过程中，优化器的目标是最小化损失函数，通过对模型的参数进行更新来使损失函数达到最小值。因此，优化器依赖于损失函数的计算结果，必须在其后进行。另外，优化器的选择也很重要。

2、在神经网络训练过程中，loss.backward（） 和优化器更新参数是核心操作。loss.backward（） 用于自动求导，计算损失函数对模型参数的梯度，实现反向传播算法，以便更新参数。具体而言，通过 loss.backward（） 计算得到每个模型参数关于损失函数的梯度。这些梯度表示了参数更新的方向和大小，帮助模型逐步逼近最优解。

3、梯度下降是现在几乎所有优化器的基础，其原理是在损失函数的基础上，通过梯度逐步减小累计成本，以逼近最小累计误差，实现函数与实际值的拟合。梯度下降方法简单易懂，损失函数中hθ是算法设计的回归函数，y为该点真实值。梯度下降方法是逐个对损失函数hθ中的θi参数进行求导，然后一点点逼近参数实际值。

4、定义损失函数与优化器：设计损失函数（如交叉熵、SmoothL1Loss），选择优化器（如Adam、SGD+Momentum）以最小化损失。迭代训练：通过反向传播调整参数，使损失函数值逐步降低。评估准确率：在测试集或验证集上评估模型性能，验证泛化能力。

5、使用校正后的一阶矩估计和二阶矩估计，以及预设的学习率，AdamW优化器会更新模型的参数。这一步骤是优化过程的核心，通过不断地调整模型参数，优化器旨在找到使损失函数最小化的参数值。随着训练的进行，模型参数会逐渐收敛到最优解，从而提高模型的预测性能。

6、避免局部最优：在复杂的深度学习模型中，损失函数通常是高维且非凸的，存在许多局部最优解。优化器通过不同的策略可以帮助模型跳出局部最优，找到更接近全局最优的解。例如，Adam优化器结合了动量和自适应学习率的优点，有助于避免陷入局部最优。