Loss Function 根据任务类型选择合适的损失函数是关键。对于回归任务,常用的损失函数是均方误差(MSE);对于分类任务,交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)是常见选择。选择合适的损失函数能够更好地指导模型学习,提高性能 最后一层的激活函数 根据任务类型选择合适的激活函数对于模型性能至关重要。对于回归任务,通常不使用激活函...
Loss Function 而loss function(或称为cost function)则是结合了hypothesis函数与label的另一个函数,用于量化hypothesis的预测结果与ground truth之间的差异,也可以理解为我们对hypothesis的不满意程度. 与上述各种模型的hypothesis公式对应的loss function如下(均讨论无正则项的情况). Linear Regression的loss function: J(...
1. 基础概念 损失函数(Loss Function): 通常用于评估模型的预测结果与实际结果之间的差距。在回归问题中常用MSE(均方误差);在分类问题中,常用交叉熵损失(Cross Entropy Loss)。 梯度(Gradient): 是损失函数对模型参数(weights)的微分,指示了在每次参数更新中,损失函数的变化率。 2. PyTorch 中的计算过程 在PyTorch...
先说说这个方法的好处吧,恩,就是: make your training faster ... 我们知道,总的 Loss function 是所有样本的 loss 加和,得到的。而梯度下降就是利用所有的 loss 结果来求解。而 SGD 是仅仅对 一个样本进行 loss 的求解,并且更新的时候,只考虑一个样本。也就是说,来一个样本,我就算一次,更新一次,而跟其...
损失函数(Loss Function) 我们要做的是依据我们的训练集,选取最优的θ,在我们的训练集中让h(x)尽可能接近真实的值。h(x)和真实的值之间的差距,我们定义了一个函数来描述这个差距,这个函数称为损失函数,表达式如下: 这里的这个损失函数就是著名的最小二乘损失函数,这里还涉及一个概念叫最小二乘法,这里不再展开...
梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。 因此,新技术梯度下降出现了,它能非常快地找到最小值。 梯度下降不仅适用于线性回归(linear regression),它是一个可以应用于任何机器学习部分的算法,包括线性...
Loss function, specified as a function handle to a user-defined function. The user defined function can either be an anonymous function or a function on the MATLAB path. The function first input parameter must be a cell array like the one returned from the evaluation offcnAppx. For more info...
梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。 因此,新技术梯度下降出现了,它能非常快地找到最小值。 梯度下降不仅适用于线性回归(linear regression),它是一个可以应用于任何机器学习部分的算法,包...
损失函数(Loss Function) 我们要做的是依据我们的训练集,选取最优的θ,在我们的训练集中让h(x)尽可能接近真实的值。h(x)和真实的值之间的差距,我们定义了一个函数来描述这个差距,这个函数称为损失函数,表达式如下: 这里的这个损失函数就是著名的最小二乘损失函数,这里还涉及一个概念叫最小二乘法,这里不再展开...
Computation of the gradient of the loss functionNiels Richard Hansen