损失函数(Loss Function) 损失函数的选择是深度学习中的一个关键决策,它影响优化过程、模型行为、稳健性和整体性能。 1. 均方误差(MSE)损失 - 也称为 L2 损失,特别用于回归任务。 它测量预测值与实际值(真实值)之间平方差的平均值。 ▫️ 均方误差的优缺点 均方误差(MSE)损失的优点 1. 良好的优化景观:MSE...
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function。 损失函数 1、损失函数的本质 (1)机器学习“三板斧” 选择模型家族,定义损失函数量化预测误差,通过优化算法找到最小损失的最优模型参数。 机器学习VS 人类学习 定义一个函数集合(模型选择) 目标:确定一个合适的假设空...
Pytorch 的损失函数Loss function使用详解 1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 损失Loss必须是标量,因为向...
一言以蔽之,损失函数(loss function)就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数,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。 2. 为什么使用损失函数? 损失函数使用主要是在模型的训练阶段,每个批次的训练数据送入模型后,通过前向传播输出预测值,然...
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: ...
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,这一次我们就重点讲...
无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。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。我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。
损失函数定义在单个样本上,算的是一个样本的误差。 代价函数定义在整个训练集上,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。 目标函数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Cost Function + 正则化项)。 损失函数和代价函数是同一个东西,目标函数是一个与他们相关但更广的概念,对于目标函数...
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...