为了克服这些局限性,有时可以使用其他损失函数,如平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)或Huber损失等。这些损失函数在某些方面比MSE更加鲁棒和灵活。 2. 均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE) 均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)是机器学习和统计学中常用的误差度量指标,用于评估预测值与真实值之间的...
return -torch.mean(20 * torch.log10(eps + l2norm(t) / (l2norm(x_zm - t) + eps))) 3、MSE(L2范数) Mean Squared Error:均方误差,是最简单常用的损失函数。SE中可用于约束时域信息或者频域信息, 也可用来约束IRM。 公式: 如下图,对离群大误差很敏感,这种情况下不如MAE鲁棒。 接口: torch.nn....
一、均方误差损失函数均方误差(Mean Squared Error,MSE)是一种常见的损失函数,主要用于回归问题。但在分类问题中,我们也可以使用MSE来度量分类预测的概率与真实概率之间的差异。MSE的计算公式如下:MSE = 1/n Σ (y_i - y’_i)^2其中,y_i表示真实标签,y’_i表示模型预测标签,n表示样本数量。下面是一个使用...
由于损失函数和代价函数只是在针对样本集上有区别,因此在本文中统一使用了损失函数这个术语,但下文的相关公式实际上采用的是代价函数 Cost Function 的形式,请读者自行留意。 均方差损失 基本形式与原理 均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数,也称为 L2 Loss。其...
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...
常见的损失函数(loss function)总结 损失函数是机器学习中非常重要的概念,它是衡量模型预测和真实值之间误差的函数。在训练模型时,我们需要不断地优化损失函数,使得模型预测的结果更加接近真实值。因此,选择一个合适的损失函数对模型的训练和预测结果至关重要。 下面是常见的损失函数: 1. 均方误差(Mean Squared Error...
六、Keras / TensorFlow 中常用 Cost Function 总结 mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorical_hinge binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) ...
在线性回归中,最常用的是均方误差(Mean squared error),具体形式为: m:训练样本的个数; hθ(x):用参数θ和x预测出来的y值; y:原训练样本中的y值,也就是标准答案 上角标(i):第i个样本 从图中可以很直观的看到θ对代价函数的影响,当θ1=1时,代价函数J(θ)取到最小值。因为线性回归模型的代价函数(均...
loss function https://borgwang.github.io/ml/2019/08/12/loss-functions-in-ml.html 均方差损失Mean Squared Error Loss: 在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下,最小化损失函数与极大似然估计本质上是一致的,因此在这个假设能被满足的场景中(比如回归),均方差损失是一个很好的损失函数选择;当这个...
(3)绝对值损失函数(absolute loss function) 𝐿(𝑦,𝑓(𝑥))=|𝑦−𝑓(𝑥)| 该损失函数的意义和上面差不多,只不过是取了绝对值而不是求绝对值,差距不会被平方放大。 2. 常用的代价函数 (1) 均方误差(Mean Squared Error) 𝑀𝑆𝐸=1𝑁∑𝑁𝑖=1(𝑦(𝑖)−𝑓(𝑥(𝑖)))...