平方损失函数是回归任务中常用的损失函数,计算的是真实值y与预测值f(x)之间的平方差的平均值,也叫L2损失。公式为: MSE=1N∑i=1N(yi−f(xi))2MSE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - f(x_i))^2MSE=N1i=1∑N(yi−f(xi))2 其中,yi是真实值,f(xi)是预测值,N是
损失函数值越小,说明误差越小,这个损失函数也称最小二乘法。 4. 损失函数推导过程 4.1 公式转换 首先我们有一个线性回归方程: 为了方便计算计算,我们将线性回归方程转换成两个矩阵相乘的形式,将原式的 后面乘一个 此时的x0=1,因此将线性回归方程转变成 ,其中 和 可以写成矩阵: 4.2 误差公式 以上求得的只是一...
指数损失函数公式是$L(y,f(x)) = exp(-yf(x))$ 。0 - 1损失函数简单直观，反映预测对错情况。平方损失函数对大误差惩罚较重，注重整体误差。绝对损失函数计算简单，对异常值相对不敏感。对数损失函数基于概率分布计算，考虑预测概率。Hinge损失函数推动分类边界最大化。指数损失函数对错误分类惩罚力度大。平方...
损失函数有多种,不同类型的模型应用不同的损失函数,下面分回归模型和分类模型来讲解不同的损失函数。 2.1 二分类-0-1损失函数(二分类) 定义:预测值和真实值不相等时为1,否则为0 公式: L(Y,f(X))={1,Y≠f(x)0,Y=f(x) 使用算法:感知机 图像 2.2 感知损失函数(二分类) 定义:感知损失函数是条件放...
损失函数计算公式 损失函数是用来衡量我们模型预测结果与真实结果之间差距的函数，常见的损失函数有均方误差、交叉熵、对数损失等。以下是常见损失函数的计算公式：1.均方误差（Mean Squared Error，MSE）:$$ MSE(y, \hat{y}) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2 $$ 其中，y为真实结果，...
一、损失函数 1.1 回归问题 1. 平方损失函数(最小二乘法): 回归问题中常用的损失函数,在线性回归中,可以通过极大似然估计(MLE)推导。计算的是预测值与真实值之间距离的平方和。实际更常用的是均方误差(Mean Squared Error-MSE): 2. 平均绝对值误差(L1)-- MAE: ...
损失函数公式及应用场景 0 1损失函数。 L(Y, f(X)) = 1, text{if } Y ≠ f(X) 0, text{if } Y = f(X) 解析。 定义:0 1损失函数非常直观,它衡量的是预测结果与真实结果是否一致。如果预测正确,损失为0;如果预测错误,损失为1。 原理:基于最直接的对错判断标准,以简单的二元值来量化预测误差。
Smooth L1损失函数(回归) Smooth L1损失函数是在Fast R-CNN中被提出,他的bound box的回归方式使用了该损失函数 对于目标检测中的回归问题,最初大多采用均方误差损失 这样反向传播对w或者b求导时仍存在 所以我们将 这种均方误差形式,转变成 这种形式 smoothL1主要公式如下: ...
GIoU公式: GIoU Loss公式: GIOU算法流程如下: 当两框完全重合时取最小值0,当两框的边外切时,损失函数值为1; 当两框分离且距离很远时,损失函数值为2。 使用外接矩形的方法不仅可以反应重叠区域的面积,还可以计算非重叠区域的比例,因此GIOU损失函数能更好的反应真实框和预测框的重合程度和远近距离。