一、LogLoss对数损失函数(逻辑回归,交叉熵损失) 有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失,其实并不是。平方损失函数可以通过线性回归在假设样本是高斯分布的条件下推导得到,而逻辑回归得到的并不是平方损失。在逻辑回归的推导中,它假设样本服从伯努利分布(0-1分布),然后求得满足该分布的似然函数,接着取对数求...
4. 某些情况下不太受欢迎:在一些深度学习应用中,简单的损失函数如 MSE 或 MAE 可能就足够了,而增加 Huber 损失的复杂性可能不值得。 5. 可能无法解决所有问题:虽然 Huber 损失解决了一些 MSE 和 MAE 的问题,但它可能不是所有情况下的最佳选择,其他损失函数在特定任务中可能表现更好。 4. 二元交叉熵 也称为...
(1)均方差损失函数(MSE) 通过计算模型预测值与真实值之间差值的平方的平均值,衡量回归任务中预测结果的准确性,旨在使预测值尽可能接近真实值。 均方差损失函数(MSE) 应用场景: 主要用于回归问题,即预测连续值的任务。 公式: 均方差损失函数(MSE)公式 特点: 当预测值接近真实值时,损失值较小。 当预测值与真实值...
这里要说一个训练技巧,当我们用MSE做为损失函数的时候,最好别用sigmoid,tanh这类的激活函数。记得在激活函数里面,有个问题,没讲清楚,就是激活函数的饱和性问题,怎么理解。我们从数学的角度来理解一下,sigmoid函数的当x趋于正无穷或者负无穷的时候,函数值接近于1和0,也就是当自变量大于一定值的时候,函数变得非常平...
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: ...
pytorch很多的loss 函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数,需要解释一下。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为(batch_size, ) 的向量。 如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; ...
(1)本质上也是一种对数似然函数,可用于二分类和多分类任务中。 二分类问题中的loss函数(输入数据是softmax或者sigmoid函数的输出): 多分类问题中的loss函数(输入数据是softmax或者sigmoid函数的输出): (2)当使用sigmoid作为激活函数的时候,常用交叉熵损失函数而不用均方...
通过损失函数优化提高训练速度、准确性和数据利用率 marsggbo 香港浸会大学 计算机科学技术博士 论文: Improved Training Speed, Accuracy, and Data Utilization Through Loss Function Optimization简介该论文… Tweedie损失函数保姆级推导过程 一直学习一直爽 ...
损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能,用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们...
损失函数(Loss Function):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差。 代价函数(Cost Function):是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有损失函数值的平均。 目标函数(Object Function):是指最终需要优化的函数,一般来说是经验风险+结构风险,也就是(代价函数+正则化项)。