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−f(x)∣∣y−f(x)∣,其近似于MSE,收敛下降较快;对于较大的误差∣y−f(...
回归损失函数2：HUberloss,LogCoshLoss,以及QuantileLoss 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Smooth L 1损失函数，当误差在[−1,1] 之间时...
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...
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 =...
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...
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)分别表示第i个样本的 ...
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...
您不需要为此编写任何自定义函数。LogCosh已经是TF 2.4中可用的内置损失函数。
回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss 2019-12-17 15:27 −... Brook_icv 1 7645 Large Margin Softmax Loss for Speaker Verification 2019-12-21 09:46 −【INTERSPEECH 2019接收】 链接:https://arxiv.org/pdf/1904.03479.pdf 这篇文章在会议的speaker session中。本文主要讨...