Huber Loss ,需要一个超参数δδ,来定义离群值。smoothL1smoothL1是δ=1δ=1的一种情况。 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. 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。 如果您觉得阅读本文对您有帮助,请点一下“...
但是,Huber损失的问题是可能需要不断调整超参数delta。 3、Log-Cosh Loss Y轴:Log-cosh损失。X轴:预测值。真值取0。 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...
但Log-cosh也不是完美无缺。如果始终出现非常大的偏离目标的预测值时,它就会遭受梯度问题。 Log-cosh损失函数的Python代码:def logcosh ( true , pred ) : loss = np . log ( np . cosh ( pred - true ) ) return np . sum ( loss )©
提到了几种方法,其中提到kaggle比赛中有人中了Fair Loss取得了第二名。 参考: Clarification on What is needed in Customized Objective Function · Issue #1825 · dmlc/xgboost 陈天奇关于定制损失函数的说明。在源代码中有demo,路径:demo/guide-python/custom_objective.py Effect of MAE | Kaggle kaggle上对ma...
皮特潘 算法工程师,欢迎付费咨询 回归问题的loss:MSE,MAE,Quantile Loss,Huber Loss,LogCosh Loss 发布于 2020-11-23 09:29 赞同 1 分享 收藏 写下你的评论... 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 ...
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To better simulate discrete features of real attacks and generate unknown types of attacks, we introduce an effective reconstruction loss term utilizing the logarithmic hyperbolic cosine (log-cosh) function in the LVAE. Compared to conventional VAEs, the LVAE shows promising potenti...
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。
y_true = np.random.random(size=(2, 3)) y_pred = np.random.random(size=(2, 3)) loss = tf.keras.losses.logcosh(y_true, y_pred) assert loss.shape == (2,) x = y_pred - y_true assert np.allclose( loss.numpy(), np.mean(x + np.log(np.exp(-2. * x) + 1.) - math...
m.reset_state() m.update_state([[0,1], [0,0]], [[1,1], [0,0]], sample_weight=[1,0]) m.result().numpy()0.21689045 compile()API 的用法: model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=[tf.keras.metrics.LogCoshError()])...