损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: 其中,前面...
4. 某些情况下不太受欢迎:在一些深度学习应用中,简单的损失函数如 MSE 或 MAE 可能就足够了,而增加 Huber 损失的复杂性可能不值得。 5. 可能无法解决所有问题:虽然 Huber 损失解决了一些 MSE 和 MAE 的问题,但它可能不是所有情况下的最佳选择,其他损失函数在特定任务中可能表现更好。 4. 二元交叉熵 也称为...
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function。 损失函数 1、损失函数的本质 (1)机器学习“三板斧” 选择模型家族,定义损失函数量化预测误差,通过优化算法找到最小损失的最优模型参数。 机器学习VS 人类学习 定义一个函数集合(模型选择) 目标:确定一个合适的假设空...
1. mean squared loss function 其中sigma函数就是我们上一篇讲的激活函数,所以当然无论是那个激活函数都可以。在BP中,我们是根据损失的差,来反向传回去,更新w,b。那么这个损失的差,怎么算?对,就是对loss function分别对w,b求导,算他们的梯度。这里在插一张,之前用过得图。这里要特别说一下,这个导数是怎么算...
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,带您一文搞懂损失函数Loss Function。 损失函数 一、损失函数的本质 机器学习“三板斧”:选择模型家族,定义损失函数量化预测误差,通过优化算法找到最小化损失的最优模型参数。 机器学习 vs 人类学习 ...
损失函数(Loss Function):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差。 代价函数(Cost Function):是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有损失函数值的平均。 目标函数(Object Function):是指最终需要优化的函数,一般来说是经验风险+结构风险,也就是(代价函数+正则化项)。
huber损失函数 基于概率分布度量的损失函数 KL散度函数(相对熵) 交叉熵损失 softmax损失函数 Focal loss 如何选择损失函数? 参考资料 1. 什么是损失函数? 一言以蔽之,损失函数(loss function)就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损...
损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: ...
8.交叉熵损失函数 (Cross-entropy loss function) 交叉熵损失函数的标准形式如下: 注意公式中 表示样本, 表示实际的标签, 表示预测的输出, 表示样本总数量。 特点: (1)本质上也是一种对数似然函数,可用于二分类和多分类任务中。 二分类问题中的loss函数(输入数据是s...