在深度学习中,损失函数(Loss Function)和代价函数(Cost Function)是构建和训练模型过程中不可或缺的概念。它们用于衡量模型的预测结果与实际值之间的差异,是模型学习过程中优化的核心。尽管在很多文献和讨论中,这两个术语被交替使用,似乎指向同一概念,但实际上它们之间存在细微的区别,理解这一点对于深入掌握深度学习的...
1.逻辑回归的数学模型建立变量的线性组合:使用sigmoid函数对线性模型进行映射: 2.定义损失函数在模型确定后,需要用一个损失函数(lossfunction)或代价函数(costfunction)来度量预测错误的程度。常用的损失函数有以下几种: 逻辑回归的损失函数为对数似然函数: 等价于: 最终: 3.最小化损失函数转化为最优化问题,使用梯度...
实际上,代价函数(cost function)和损失函数(loss function 亦称为 error function)是同义的。它们都是事先定义一个假设函数(hypothesis),通过训练集由算法找出一个最优拟合,即通过使的cost function值最小(如通过梯度下降),从而估计出假设函数的未知变量。 例如: 可以看做一个假设函数,而与之对应的loss function如...
为了表示我们拟合的好坏,我们就用一个函数来度量拟合的程度,比如L(Y,f(x))=(Y-f(x))2,这个函数就称为损失函数(loss function),或者叫代价函数(cost function)。损失函数越小,就代表模型拟合的越好。 那是不是我们的目标就只是让loss function越小越好呢? 还不是。这个时候还有一个概念叫风险函数(risk func...
针对一个整个数据集(m个样本),你的prediction和ground truth之间的差异是Cost function,这种差异可以用极大似然,均方值表示。 也就是Cost function 和Loss function就差在有没有把预测值和真实值的差异求和再取平均(mes:考虑求导后简化求和后乘1/2m,maximum likely hood :除以m)。 以下是分别用于做回归和分类的常...
function(目标函数),三者傻傻分不清楚。 看起来这三个好像是讲的一个东西,但细细琢磨,才发现是有些不同的。首先来看看Andrew在MachineLearning课程里的说法: 课后作业 加上其他...,统计学领域和机器学习领域的叫法又略有不同,因此就出现了各种不一致的说法: 大家的争执主要还是出现在lossfunciton和costfunction上,...
我们给定x,这三个函数都会输出一个f(x),这个输出的f(x)与真实值Y可能相同,也可能不同。为了表示我们拟合的好坏,我们就用一个函数来度量拟合的程度,比如L(Y,f(x))=(Y-f(x))2,这个函数就称为损失函数(loss function),或者叫代价函数(cost function)。损失函数越小,就代表模型拟合的越好。
然后根据输出值和label相减,得到一个差。然后根据差值做反向传播。这个差我们一般就叫做损失,而损失函数呢,就是损失的函数。Loss function = F(损失),也就是F。下面我们说一下还有一个比较相似的概念,cost function。注意这里讲的cost function不是经济学中的成本函数。
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: ...
简介:@tags: caffe 机器学习在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y另一个是它的cost function,也就是你用一个函数E,来表示样本总体的误差。