Log-cosh是预测误差的双曲余弦的对数。 优点:对于较小的X值,log(cosh(x))约等于(x ** 2) / 2;对于较大的X值,则约等于abs(x) - log(2)。这意味着Log-cosh很大程度上工作原理和平均方误差很像,但偶尔出现错的离谱的预测时对它影响又不是很大。它具备了Huber损失函数的所有优点,但不像Huber损失,它在...
最近在优化时长模型,之前用的套路都是过滤掉异常值然后用rmse(root-mean-square error,均方根误差)作为损失函数。评估的时候用mae和rmse两个指标结合起来看。一般一开始的时候两者都是下降的,但是很快rmse下降,但是mae上升。 想尝试下直接优化mae。找了些资料,代码如下: def log_cosh_obj(preds, dtrain): x =...
SmoothL1SmoothL1损失函数可以看作超参数δ=1δ=1的Huber函数。 Log-Cosh Loss Log-Cosh是比L2L2更光滑的损失函数,是误差值的双曲余弦的对数 L(y,f(x))=n∑i=1logcosh(y−f(x))L(y,f(x))=∑i=1nlogcosh(y−f(x)) 其中,yy为真实值,f(x)f(x)为预测值。 对于较小的误差∣y−...
Log-cosh损失是另一种应用于回归问题中的,且比L2更平滑的的损失函数。它的计算方式是预测误差的双曲余弦的对数。 优点:对于较小的x,log(cosh(x))近似等于(x^2)/2,对于较大的x,近似等于abs(x)-log(2)。这意味着‘logcosh’基本类似于均方误差,但不易受到异常点的影响。它具有Huber损失所有的优点,但不同...
Log-cosh损失定义为: LCVAE的综合损失函数如下: LCVAE训练阶段的伪代码如下所示,在数据集生成阶段,我们从预设的正态分布中随机采样特征向量Z,然后将Z与类标签c连接,并将其馈入训练好的译码器网络,生成指定类的新入侵样本。利用新的合成样本,可以解决原始入侵训练数据中类别不平衡的问题。生成的数据被添加到原始...
一般我们常用的损失函数是MSE（均方误差）和MAE（平均标准差）等。那么这里我们尝试在MindSpore中去自定义...
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目标检测回归损失函数简介 情况下,MSE和MAE都是不可取的,简单的办法是对目标变量进行变换,或者使用别的损失函数,例如:Huber,Log-Cosh等。 1.4SmoothL1Loss在FasterR-CNN以及...方误差MSE(L2Loss)均方误差(MeanSquareError,MSE)是模型预测值f(x)与真实样本值y之间差值平方的平均值,其公式如下 其中,yi和f(xi)分...
对数双曲余弦是一种比L2更为平滑的损失函数,利用双曲余弦来计算预测误差: 其优点在于对于很小的误差来说log(cosh(x))与(x**2)/2很相近,而对于很大的误差则与abs(x)-log2很相近。这意味着logcosh损失函数可以在拥有MSE优点的同时也不会受到局外点的太多影响。它拥有Huber的所有优点,并且在每一个点都是二...