公式: MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2MSE=n1∑i=1n(yi−y^i)2 释义:MSE是回归任务中常用的损失函数,计算预测值与真实值之间平方差的平均值。它直观且计算简单,但对异常值敏感。 2. 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 二分类交叉熵 ...
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...
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,$\hat{y}$为模型预测结果,n为数据集样本数量。 2.交叉熵(Cross-Entropy): $$ Cross\_Entropy(y, \hat{y}) = -\frac...
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...
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...
一、损失函数: 1.1 回归问题: 1. 平方损失函数(最小二乘法): L(y,y^)=∑i=1n(yi−yi^)2 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): L(y,y^)=1n∑i=1n(yi−yi^)2...
具体的SSIM损失函数公式如下: SSIM(x, y) = (2μxμy + C1)(2σxy + C2) / (μx^2 + μy^2 + C1)(σx^2 + σy^2 + C2) 其中,x和y分别代表待比较的两幅图像,μx和μy分别为x和y的平均值,σx和σy分别为x和y的标准差,σxy为x和y的协方差,C1和C2是两个常数,用于避免分母为0的...
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: ...
公式为：L = (y - ŷ)^2，其中y为真实值，ŷ为预测值。此外，还有指数损失、合页损失和KL散度等损失函数，它们在不同场景和算法中有所应用。总结而言，选择合适的损失函数对于优化模型性能至关重要。通过调整损失函数，可以针对特定问题和数据特性，更好地引导模型学习，提高预测精度。
3.1 逻辑回归损失函数的梯度公式 3.2 用梯度下降法实现逻辑回归的求解 本文部分图文借鉴自《老饼讲解-机器学习》 一、逻辑回归简介 逻辑回归模型是机器学习中二分类模型中的经典,它的意义在于它能够解决二分类问题,例如判断一个人是否患有某种疾病,或者预测一个事件是否发生等。它是一种广义的线性回归分析模型,推导过...