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
Huber Loss是MSE和MAE的结合体,它巧妙地融合了二者的优点。具体来说,当预测值与实际值之差较小时(小于某个阈值δ),Huber Loss表现得像MSE一样平滑;而当差值较大时(大于阈值δ),它则转变为MAE,从而降低了对异常值的敏感度。这种设计使得Huber Loss既能在大多数情况下保持MSE的高效性,又能在异常值出现时保持MAE...
torch.nn.L1Loss(reduction='mean')# reduction取值 - none / mean (返回loss和的平均值) / sum (返回loss的和) /默认为 mean 区别 MSE通常可以更快收敛 在使用梯度下降法时 MSE损失梯度为−yi^即MSE的梯度 scale 会随误差大小而变化 在同样使用梯度下降法时 MAE的损失梯度则为±1即便在|−^|很小时...
Loss=−∑i=1nyilog(yi~) 其中yi 为标签, yi~ 为预测值,由于一个物体的所有类别预测值和为1,通常使用softmax作为激活函数。 图一 例如对图一进行分类,预测类别以及可能性如下: categoryprelabeldog0.71cat0.20glass0.10 则此单张图片的交叉熵损失为: Loss=−(1×log(0.7)+0×log(0.2)+0×log(0.1...
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: ...
选择‘mean’ 或’none’时,即为MAE, 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...
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越小表示模型越好。 # 测试数据y_true = [3, -0.5,2,7] ...
选择‘mean’ 或’none’时,即为MAE, 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) ...
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...