Hinge损失函数是0-1损失函数的一个代理损失函数，也是其紧上界，当 时，不对模型做惩罚。可以看到，hin...
将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是...
- **熵**：包括KL散度和JS散度，用于衡量概率分布差异，广泛应用于信息论和机器学习领域。在选择损失函数时，需根据具体任务（分类、回归、检索、检测或分割）和数据特点（异常值、样本不平衡）进行考量。每种损失函数都有其特定的应用场景和优缺点，选择合适的损失函数对模型性能有着重要影响。
一种是计算数据点属于每个潜在类别的相对概率,然后选择概率最高的类别。这种方法通常由神经网络采用,对输出层的神经元使用 softmax 激活函数。另一种方法是将问题划分为一系列二元分类问题。 交叉熵损失函数 大多数情况下,分类损失均会以熵为单位进行计算。通俗来说,“熵”是指对某一系统内不确定性的测量。举个直...
因此,损失函数的设计必须易于优化且与优化的目标一致。 参考1:https://towardsdatascience.com/whats-the-difference-between-a-metric-and-a-loss-function-38cac955f46d 参考2:https://stackoverflow.com/questions/48280873/what-is-the-difference-between-loss-function-and-metric-in-keras...
2008年12月，贺某利用网络向北京王府井大街某商场发送恐吓邮件，以引爆安放在商场内的炸弹为借口，要求商场向其账户上汇入人民币30万元，期间，贺某在多次与商场的往来邮件中以语言相威胁，欲迫使商场尽快给其汇款。商场向警方报案，停止营业，紧急疏散等，停业6个多小时。贺某的行为应该认定为：（ ）
1.2.3 假设空间 监督学习是学习输入到输出的真实映射函数Y=f(X)或真实条件概率分布P(Y|X)，该映射...
一句话说，损失就是预测值与标签值的差别。多形象的说法，机器学习的任务是预测，如果预测值跟标签值不...
也是优化算法的目标函数。模型本身能够train到哪一种程度，跟Loss函数息息相关，选择合适的Loss函数可以让...
损失函数(Loss Function )是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。 代价函数(Cost Function)是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。 目标函数(Object Function)定义为:最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险(也就是代价函数 + 正则化项)。代价函数最小化,降低经验风险...