w=w−η∂C∂w=w−ηaσ′(z)b=b−η∂C∂b=b−ηaσ′(z)w=w−η∂C∂w=w−ηaσ′(z)b=b−η∂C∂b=b−ηaσ′(z) 无论如何简化,sigmoid 型函数的导数形式σ′(z)σ′(z) 始终阴魂不散,上文说了σ′(z)σ′(z) 较容易达到饱和,这会严重降低参数更新...
平均平方误差(mean square error)。MAE损失函数与之会有差异,mean absolute error,思想是这一类。 交叉熵损失函数:交叉熵由真实分布编码长度的期望演变而来(参考https://www.cnblogs.com/ljy2013/p/6432269.html),交叉熵(cross entropy error)是衡量两个概率分布p,q之间的相似性。这在特征工程中,用来衡量变量的重...
其中\(N\)为样本的总维数,\(y_i\)表示第i维的真实值,\(\hat y_i\)表示第i维的预测值,这个误差函数是容易理解的。 如果把这个样本看做N维空间中的一个向量,均方误差实际上是这真实值与预测值两个向量的欧氏距离 均方误差实际上就是一种衡量“有多近”的标准,这个距离的定义显然是合适的。 在实际应用中...
1. 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss):用于分类任务,计算模型输出的概率分布与真实标签的差异。 2. 平均绝对误差损失函数(Mean Absolute Error Loss):用于回归任务,计算模型预测值与真实值之间的绝对差异。 3. 均方误差损失函数(Mean Squared Error Loss):也用于回归任务,计算模型预测值与真实值之间的平方差异。
所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失): 1:hinge loss(合页损失) 又叫Mul... 交叉熵和均方差损失函数的比较(Cross-Entropy vs. Squared Error) 将从线性回归,逻辑回归,多分类的逻辑回归(softmax)三个例子分析。我们定义,将b放到w中,,其中f...
交叉熵和均方差损失函数的比较(Cross-Entropy vs. Squared Error),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
表示第i维的预测值,这个误差函数是容易理解的。 如果把这个样本看做N维空间中的一个向量,均方误差实际上是这真实值与预测值两个向量的欧氏距离 均方误差实际上就是一种衡量“有多近”的标准,这个距离的定义显然是合适的。 在实际应用中,我们需要利用梯度方法训练模型,因此损失函数应当是容易计算梯度并且不会产生梯度...
出发点 对于一个样本,有输入和输出结果,我们的目的是优化训练我们的模型,使得对于样本输入,模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维,每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据
深度学习损失函数:交叉熵cross entropy与focal loss 前面 本文主要做两件事情: 1.交叉熵原理 2.引出focal loss原理 其中,交叉熵这里:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 这篇博文写的很详细,很明白,但博士没有总结,我在这里按自己理解重新总结了下,看不太明白的读者建议直接看原文会明白...