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器学习领域(比如运筹优化) 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. 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...
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 ...
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 均方差损失(Mean Squared Error Loss) 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。其基本形式如下: JMSE=1N∑i=1N(yi...
代价函数(Cost Function) 代价函数,有时也被称为目标函数(Objective Function),是在整个训练集上评估模型性能的标准。它通常是损失函数在所有训练样本上的平均值,提供了一个全局视角来观察模型在整个数据集上的表现。训练模型的最终目标是通过优化算法(如梯度下降)最小化代价函数,从而在整体上提升模型的性能。 代价函...
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: ...
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
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...
NCE Loss 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,经常会遇上指数族分布: ...
损失函数是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数,用于衡量预测值与实际值的偏离程度。在机器学习中,损失函数是代价函数的一部分,而代价函数是目标函数的一种类型。 在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾,下图是激活函数的一个子集—— ...