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...
均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数,当误差在[−1,1][−1,1]之间时,SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE,能够快速的收敛;在其他的区...
MSE损失的梯度随损失增大而增大,而损失趋于0时则会减小。这使得在训练结束时,使用MSE模型的结果会更精确。 总结:处理异常点时,L1损失函数更稳定,但它的导数不连续,因此求解效率较低。L2损失函数对异常点更敏感,但通过令其导数为0,可以得到更稳定的封闭解。 二者兼有的问题是:在某些情况下,上述两种损失函数都不...
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,…
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...
损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块，该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的...
损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了,再补充一下损失函数定义:损失函数就一个具体的样本而言,模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本(xi,yi)其中yi为真实值,而f(xi)为我们的预测值。使用损失函数L(f(xi),yi)来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好,最理想的情况是预测值...
L2函数是预测值与目标值之差的平方和,由于L2函数在误差较大点的损失远大于L1函数,它会赋予异常值更大的权重,导致整体误差也会更大。而Log-Cosh函数在误差较小时与L2函数相似,在误差较大时则与L1函数相似,其同时拥有L1和L2损失函数的优点,不会受到异常值的过多影响。
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...
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。