Machine Learning|番外篇-1 交叉熵代价函数(Cost Function) 从二次损失函数开始 sigmoid的函数及导数特性 使用二次损失函数的逻辑回归将‘学习缓慢’ 引入交叉熵cross-entropy 交叉熵的定义 逻辑回归是怎么勾搭上交叉熵的? 民谣与辟谣 从二次损失函数开始 回想线性回归的损失函数,使用的是二次损失函数quadratic loss ...
损失函数Loss Function通常是针对单个训练样本而言,给定一个模型输出和一个真实,损失函数输出一个实值损失 代价函数Cost Function通常是针对整个训练集(或者在使用 mini-batch gradient descent 时一个 mini-batch)的总损失 目标函数Objective Function是一个更通用的术语,表示任意希望被优化的函数,用于机器学习领域和非机...
损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差,例如:欧氏距离,交叉熵,对比损失,合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function),字面一些,就是有某个(最优化)目标的函数,比如最优化这个目的。没有找到定义,个人理解,目标函数是一个大类,包含损失函...
损失函数 (Loss Function) | 代价函数 (Cost Function) | 目标函数 (Objective Function) 之间的关系与区别 损失函数(Loss Function) —— 针对单个训练样本而言 给定一个模型输出 y^ 和一个真实 y 损失函数输出一个真实损失 L=f(yi,yi^) 代价函数(Cost Function) —— 针对整个训练集 的总损失 J=∑i=...
目标函数(Objective Function)通常是一个更通用的术语,表示任意希望被优化的函数,用于机器学习领域和非机器学习领域(比如运筹优化),比如说,最大似然估计(MLE)中的似然函数就是目标函数 一句话总结三者的关系就是:A loss function is a part of a cost function which is a type of an objective function 1 均方...
Loss function,即损失函数:用于定义单个训练样本与真实值之间的误差; Cost function,即代价函数:用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差; Objective function,即目标函数:泛指任意可以被优化的函数。 KL散度 = 交叉熵 - 熵 回归损失:用于预测连续的值。如预测房价、年龄等。
损失函数(Loss Function) 这是计算一个样本的损失; 代价函数(Cost Function) 这是整个训练集的样本的损失的平均值; 目标函数(Objective Function) 目标函数是一个更广泛的概念,在机器学习中,目标函数包含Cost和Regularization(正则项): 现在了解一下Pytorch中的Loss: ...
我们将使用损失函数(Loss Function)(有时候也叫代价函数Cost Function或目标函数Objective)来衡量我们队结果的不满意程度。直观地讲,当评分函数输出结果与真实结果之间差异越大,损失函数输出越大,反之越小。 多类支持向量机的损失 Muliticlass Support Vector Machine Loss): 损失函数的具体形式多种多样。首先,介绍...
Focal loss 损失函数是为了解决 one-stage 目标检测中正负样本极度不平衡的问题,是一个密集目标检测的损失函数。在训练深层神经网络解决目标检测和分类问题时,这是最常见的选择之一。 Focal loss损失函数是基于二分类交叉熵的,通过一个动态缩放因子,可以动态降低训练过程中易区分样本的权重,从而将重心快速聚焦在那些难区...
如果直接用上述的 loss function 去训练,当类的数量n很大时,要求的计算量非常大,于是使用 NCE 来估算。其基本思想是将多分类问题转化为一组二分类问题,其中二分类任务是区分数据样本和噪声样本。关于对 NCE loss 的理解如下: 当我们设计一个模型来拟合数据时,经常会...