常用loss函数 在机器学习中,loss函数是衡量模型预测能力的重要指标之一。不同类型的问题需要使用不同的loss函数,下面列举常用的loss函数: 1. 均方误差 (Mean Square Error, MSE):用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平均差的平方。MSE的值越小,表示模型的预测能力越好。 2. 交叉熵 (Cross Entropy):用于分类...
分类(classify)用到的loss: 回归(regression)用到的loss: 排序(ranking)用到的loss: 未完待续 损失函数(loss function)一般指单个训练样本预测值y'与真实值y之间的误差,单个 cost function一般指单个批次(batch)或者整个训练集样本与真实值之间的误差,整体 实际使用中,loss function有些指的整体的情况,这里不做区...
0-1 loss是机器学习中基于二分类问题最常用的loss函数,根据输出的预测值与实际的差异来计算loss。它的定义如下:当目标值为0时,预测值也必须为0;当目标值是1时,预测值可能是1或0。0-1 loss采用的是真实错误的方法,即依据预测值和实际的差异来计算loss,如果二者没有差异,那么loss就是0,loss值越大,表明预测值...
前言损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1L…
损失函数在神经网络中的位置 forward →loss→ backward 常用的损失函数 信息量 由香农引入,可以理解为对事件X发生概率的估计。一件事越经常发生,就越容易预测,它所包含的信息量就越小。 公式: 其中, 表示信息量, 表示事件X中的一个种类, 表示该种类的概率分布。
损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: ...
1 什么是损失函数 在机器学习中,损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,损失函数越小,一般就代表模型的鲁棒性越好,正是损失函数指导了模型的学习。 机器学习的任务本质上是两大类,分类问题与回归问题,再加上综合了判别模型和生成模型后在各类图像任务中大展拳脚的生成对抗网络...
均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数,也称为 L2 Loss。其基本形式如下 从直觉上理解均方差损失,这个损失函数的最小值为 0(当预测等于真实值时),最大值为无穷大。下图是对于真实值,不同的预测值的均方差损失的变化图。横轴是不同的预测值,纵轴是均方差损...
回归模型中的三种损失函数包括:均方误差(Mean Square Error)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、Huber Loss。 1. 均方差 均方误差(Mean Square Error)是回归问题最常用的损失函数。回归问题解决的是对具体数值的 预测,比如房价预测、销量预测等。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别,而是一个任意实...
损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: ...