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...
Smooth L 1 损失函数可以看作超参数δ=1 的Huber 函数。Log-Cosh 是⽐L 2 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 ))其中，y 为真实值，f (x ) 为预测值。对于较⼩的误差∣y −f (x )∣ ，其近似于MSE ，收敛下降较快；对于较...
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−...
回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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,…
log-cosh损失函数log-cosh损失函数 Log-Cosh是应用于回归任务中的另一种损失函数,它比L2损失更平滑。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...
Log-Cosh损失函数 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...
与传统的CVAE不同,为了更好地模拟入侵数据中的离散属性,我们使用所提出的LCVAE方法中的对数双曲余弦 (log-cosh) 函数设计了一个有效的损失项。它可以很好地平衡生成和重建过程,更有效地为不平衡的类生成不同的入侵数据。为了提高检测精度,我们利用基于卷积神经网络的分类,对观察到的和生成的入侵数据进行特征提取和...
回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”。其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。 在实际应用中,选取损失函数会受到诸多因素的制约,比如是否有异常值、机器学习...
Huber Loss ,需要一个超参数\(\delta\) ,来定义离群值。$ \text{smooth } L_1$ 是\(\delta = 1\) 的一种情况。 Log-Cosh Loss, Log-Cosh是比\(L_2\) 更光滑的损失函数,是误差值的双曲余弦的对数. Quantile Loss , 分位数损失,则可以设置不同的分位点,控制高估和低估在loss中占的比重。