本文将介绍三种常见的损失函数:均方误差(MSE)、交叉熵(Cross Entropy)和铰链损失函数(Hinge Loss)。一、均方误差(Mean Squared Error,MSE)MSE 是回归任务中常用的损失函数。它的定义是预测值与真实值之差的平方的平均值。MSE 对异常值比较敏感,因为平方操作会放大误差。公式:MSE = 1/n Σ(y_i - ŷ_i)^2...
机器学习中的各种损失函数 SVM multiclass loss(Hinge loss) 这是一个合页函数,也叫Hinge function,loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里,多分类的SVM,我们的损失函数的含义是这样的:对于当前的一组分数,对应于不同的类别,我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高,并且最好要高...
用softmax写出来,就和上面的logistic二分类的loss一样了。 logistic回归的loss是可以通过最大似然取对数写出来的,这里假设样本的label,也就是类别服从Bernoulli分布。在【统计学习方法(李航)】一书中有推导过程,如下: 交叉熵损失函数(cross entropy loss function) 交叉熵的公式: 这个是来源于信息论的一个定义,表示...
1#svm loss 的实现 softmax.py23importnumpy as np4fromrandomimportshuffle56defsoftmax_loss_naive(W, X, y, reg):7"""8用循环实现softmax损失函数9D,C,N分别表示数据维度,标签种类个数和数据批大小10Inputs:11- W (D, C):weights.12- X (N, D):data.13- y (N,): labels14- reg: (float...
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Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),$L_i$表示每一类的损失,一个样例的损失是所...
categorical_crossentropy loss(交叉熵损失函数) 讲交叉熵损失函数,我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值。比如对于一个神经元(单输入单输出,sigmoid函数),定义其代价函数为 ...
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Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),$L_i$表示每一类的损失,一个样例的损失是所...
hinge loss是一种常用损失[1],常用于度量学习和表征学习。对于一个模型y^=f(x),y^∈[0,1],如果给定了样本x的标签y(假设标签是0/1标签,分别表示负样本和正样本),那么可以有两种选择进行模型的表征学习。第一是pointwise形式的监督学习,通过交叉熵损失进行模型训练,也即是如式子(1-1)所示。
那么loss=−(1∗log(0.8)+0∗log(0.2))=−log(0.8)。 详细解释--KL散度与交叉熵区别与联系其余可参考深度学习(3)损失函数-交叉熵(CrossEntropy)如何通俗的解释交叉熵与相对熵? Hinge loss 在网上也有人把hinge loss称为铰链损失函数,它可用于“最大间隔(max-margin)”分类,其最著名的应用是作为SVM的...
之前的两篇文章:机器学习理论—损失函数(一):交叉熵与KL散度,机器学习理论—损失函数(二):MSE、0-1 Loss与Logistic Loss,我们较为详细的介绍了目前常见的损失函数。 在这篇文章中,我们将结合SVM对Hinge Loss进行介绍。具体来说,首先,我们会就线性可分的场景,介绍硬间隔SVM。然后引出线性不可分的场景,推出软间隔...