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)。
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: 导数变化,不稳定,尤其是在早期阶段(损失越大,导数越大),随着导数越来越小, 训练速度变得...
在Python中,实现均方误差损失函数(MSELoss)通常涉及到计算预测值与真实值之差的平方,并求其平均值。以下是实现这一功能的步骤: 理解均方误差损失函数的数学原理: 均方误差(MSE)是衡量模型预测值与实际值之间差异的一种常用方法。其计算公式为: [ \text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i -...
mse_value = mse_loss(y_true, y_pred) print(mse_value) #输出:1.6666666666666667 ``` 在这段代码中,我们首先导入TensorFlow库,然后创建一个`MeanSquaredError`对象作为MSE损失函数。最后,我们调用该对象的`call`方法来计算MSE损失值并打印输出。这与前面使用NumPy库的方法具有相同的效果。 总结起来,Python中MSE...
本文将介绍几种常见的分类问题损失函数,并通过Python代码实现和计算原理解析帮助读者更好地理解这些概念。 一、均方误差损失函数均方误差(Mean Squared Error,MSE)是一种常见的损失函数,主要用于回归问题。但在分类问题中,我们也可以使用MSE来度量分类预测的概率与真实概率之间的差异。MSE的计算公式如下:MSE = 1/n Σ...
函数model=Autoencoder()criterion=nn.MSELoss()# 假设输入数据为 input_datainput_data=torch.randn(64,784)# 64个样本,每个样本784维# 将输入数据通过自编码器前向传播output_data=model(input_data)# 计算重构误差reconstruction_loss=criterion(output_data,input_data)print("重构误差:",reconstruction_loss....
Loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)loss=loss(input,target)loss.backward() 4、Dice Loss 是用来度量集合相似度的度量函数,通常用于计算两个样本之间的像素相似度,公式如下: Dice是公式后面部分,是两个样本A和B的相似度度量。分子是矩阵A和B逐个元素相乘(点...
2)回归任务中的损失函数:MAE损失(L1)、MSE损失(L2)、smooth L1损失 (1)MAE损失(L1) Mean absolute loss(MAE)平均绝对误差,也被称为L1损失,是以绝对误差作为距离,其公式如下: 其中, y——样本x属于某一个类别的真实概率; f(x)——样本属于某一类别的预测概率。
# 线性回归模型的预测函数 def predict(X, theta): return X.dot(theta) # 计算损失函数(MSE) def compute_loss(X, y, theta): m = len(y) y_pred = predict(X, theta) loss = (1 / (2 * m)) * np.sum(np.square(y_pred - y)) ...