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 ...
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...
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...
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/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,经常会遇上指数族分布: ...
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: ...
Pytorch 的损失函数Loss function使用详解 1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。
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=1Nf(yi,yi^) 目标函数(Objective Function) —— 表示任意被优化的函数用于机器学习和非机器学习领域 ...
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...