如何选择损失函数..回归函数预测实数值,分类函数预测标签1、均方误差,二次损失,L2损失(MeanSquareError, Quadratic Loss, L2 Loss)均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数。MSE
特别是在数据分布不均匀、异常值较多的情况下,Huber Loss往往能够带来更好的训练效果。 总结 在回归任务中,损失函数的选择直接关系到模型的性能和稳定性。MSE以其高效性和易优化性著称,但需注意其对异常值的敏感性;MAE则以其稳健性见长,但在收敛速度上稍显不足;而Huber Loss则以其折中之道赢得了众多研究者和工程...
#选择损失函数MSEloss_func=torch.nn.MSELoss()#随机生成数据input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4))targets=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) #计算lossloss = loss_func(input, target)print(input); print(target...
选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) loss = loss_func(input, target) print(input); print(target); print(loss) print(input.size(), target.size(), loss.size()...
其中,MAE和MSE使用较为广泛。 需要根据不同比赛的不同评价指标进行选择。 通常,sklearn.metrics中评估函数以_score结尾返回一个值,越大越好,而函数以_error或者_loss结尾则返回一个值,越小越好。 一、平均绝对误差 MAE 平均绝对误差(MAE)用来衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差,是一个非负值,MAE越小表示模型...
《CC思SS:回归模型中的代价函数应该用MSE还是MAE[1]》 这篇文章中提到MSE对于偏差比较大的数据惩罚得比较多,但是会被outlier影响,同时MSE的优化目标是平均值,而MAE的优化目标是中位数。即如果我们的数据集足够大,对于同一个x会有多个y,MSE的目标是尽可能让我们的预测值接近这些...
平均绝对误差损失也称为 L1 Loss。 2.3 loss函数的几何图形与意义 从上图可以看出: loss函数值与(Yi-Yi_pred)值之间的关系是线性关系。 MAE函数是有最小值的。 当Yi-Yi_pred>0时,其导数(梯度)恒定为1,也就是任意点的梯度值与离loss最小值的距离远近没有关系。
回归模型评估二(MSE、RMSE、MAE、R-Squared) 均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差。 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟,这不就是线性回归的损失函数嘛!!! 对,在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做...
这种情况下,MSE和MAE都是不可取的,简单的办法是对目标变量进行变换,或者使用别的损失函数,例如:Huber,Log-Cosh以及分位数损失等。 2、L1_Loss和L2_Loss 2.1、L1_Loss和L2_Loss L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。总的说来,它是把目标值y与估计值f(xi)的绝对差值的总和...
MAE公式: MAE导数: MAE Loss主要问题: 导数为常数,在 Loss 函数最小值处容易震荡,导致难以收敛到最优值。 L2 Loss(Mean Squared Error,MSE) 均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数,它是目标变量和预测值的差值平方和。 MSE公式: MSE导数: MSE Loss主要问题: ...