1.0-1损失函数 (0-1 loss function) L(Y,f(X))={1,0,Y ≠ f(X)Y = f(X) 2.平方损失函数(quadratic loss function) L(Y,f(X))=(Y−f(x))2 3.绝对值损失函数(absolute loss function) L(Y,f(x))=|Y−f(X)| 4.对数损失函数(logarithmic loss function) 或对数似然损失函数(log-li...
交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景,因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。 详解损失函数比较选择 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这...
损失函数可以大致分为两类:分类损失(Classification Loss)和回归损失(Regression Loss)。下面这篇博文,就将重点介绍5种回归损失。 回归函数预测实数值,分类函数预测标签 ▌回归损失 1、均方误差,二次损失,L2损失(Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss)...
在Python深度学习-u3.1:神经网络入门-理论已经介绍了常见问题中损失函数的选择方法,现摘录如下: 对于二分类问题,可以使用二元交叉熵(binary crossentropy)损失函数; 对于多分类问题,可以用分类交叉熵(categorical crossentropy)损失函数; 对于回归问题, 可以用均方误差(mean-squared error)损失函数; 对于序列学习问题,可以...
最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器...
在深度学习中,选择合适的损失函数对于模型的性能和学习效果至关重要。本文将介绍深度学习中常用的损失函数,并提供选择损失函数的指导原则。 一、损失函数概述 损失函数是深度学习模型中的关键组成部分,用于衡量预测结果与真实标签之间的差距。通过最小化损失函数,模型可以不断优化参数,提高预测的准确性。 二、常见的损失...
损失函数的选择 github博客传送门 csdn博客传送门 损失函数的迭取取决于输入标签数据的类型:如果输入的是实数,无界的值,损失函数使用平方差;如果输入的标签是位矢量(分类标志)使用交叉熵会更合适 均值平方差(Mean Squared Error, MSE)也称均方误差 神经网络中:表达预测值与真实值之间的差异...
机器学习之模型评估（损失函数的选择）线性回归：可以⽤损失函数来评估模型，这个损失函数可以选择平⽅损失函数，将所有样本的x和y代⼊，只要损失函数最⼩，那么得到的参数就是模型参数 逻辑回归：可以使⽤似然概率来评估模型，将所有样本的x和y代⼊，只要这个似然概率最⼤，那么得到的参数，就是模型参数 ...
没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。 损失函数可以大致分为两类:分类损失(Classification Loss)和回归损失(Regression Loss)...
没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。 损失函数可以大致分为两类:分类损失(Classification Loss)和回归损失(Regression Loss)...