计算机视觉分类任务常用损失值loss对比分析一、对比分析cross-entropy loss、Focal Loss、asymmetric_loss、GFocal Loss之间的关系及改进1. 分类任务介绍与损失函数如何设计的合理2.cross-entropy loss和Focal Loss的对比和改进3.asymmetric_loss的介绍与优点4.GFocal Loss介绍与优点一、对比分析cr

想象一个机器，它的工作就是从一堆预先设定的选项中，选择一个最合适的类别。但这种方法只在选项有限的情况下才行得通。之前的很多模型都受到这样的限制。比如，ILSVRC-2012 的模型只能在 1,000 个类别中选择，而 JFT-300M 的选择则为 18,291 个类别。这种方法的缺陷是，模型可能会受到类别的限制而无法给出丰富的回答，还限制了其零样本 (Zero-shot) 学习的能力。比方说，如果

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不同AOI软、硬件设计各有特点，总体来看，其分析、判断算法可分为两种，即设计规则检测（DRC）和图形识别检验。

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