相对于前面的SVM的hinge loss,可以这样对比描述:Hinge loss 对于那些对真实类别给分高的样本不进行过多奖励(loss小相当于奖励高),也就是说只要正确类别的分数比其他的大1以上,那么就认为这个score已经足够好了,这样就可以关注整体的loss,争取所有样本上表现都比较好。而softmax loss 是对概率分布进行优化,力图使所有...
2.2铰链损失(Hinge loss) 铰链损失的出名应用是作为SVM的损失函数,其名字来自于Hinge loss的图像: 其中,$\hat{y}$是预测值,为一概率分数,y是标签值。与0-1损失相比,Hinge loss的图像如下: 同样对于多分类问题,Pytorch提供如下函数表示多分类hinge loss: classtorch.nn.MultiMarginLoss(p=1,margin=1.0,weight=N...
最后由于是损失函数,所以预测正确的概率越高,其损失值应该是越小,因此再加个负号取个反。 (5)Hinge loss Hinge loss一般分类算法中的损失函数,尤其是SVM,其定义为: 3. 常用的代价函数 (1)均方误差(Mean Squared Error) 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变...
公式:HingeEmbeddingLoss = max(0, margin - y * ŷ) ,其中,y为标签,取值为1或-1,表示正样本或负样本;ŷ为模型的预测得分;margin为边际,是一个预先指定的超参数。 什么时候用? 非线形Embedding 半监督学习 监测两个输入的相似性或者不相似性 torch.nn.HingeEmbeddingLoss() 9、多标签分类损失 MultiLabe...
torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值0 8. HingeEmbeddingLoss torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: ...
Loss Function:计算一个样本的一个差异。 Cost Function:计算整个训练集Loss的一个平均值。 Objective Function:这是一个更广泛的概念,在机器学习模型训练中,这是最终的一个目标,过拟合和欠拟合之间进行一个权衡。 而我们一般都是在衡量模型输出和真实标签的差异的时候,往往都直接成损失函数。但是我们得知道这哥仨不...
本文将详细介绍PyTorch中的三种主要嵌入损失函数:MarginRankingLoss、HingeEmbeddingLoss和CosineEmbeddingLoss。 1. MarginRankingLoss 概述:MarginRankingLoss主要用于评估两个样本之间的相对距离或相似度,常用于排序任务。它要求模型能够正确排序一对样本,同时确保排序的置信度达到一定阈值(即margin)。 公式解析:假设有两个...
铰链损失:Hinge loss 解决间隔最大化问题 y 为实际,y‘ 为预测; 在SVM 中,y‘ 取值在 -1 到 1 之间,不鼓励 |y'| > 1,这意味着模型过度自信,让单个正确分类的样本距离分割线超过 1 时,yy‘ > 1,1 - yy‘ < 0,而 hinge loss 强制取 0,这意味着 负数并不会对模型的优化起到减小损失的作用, ...
hinge_loss = torch.nn.HingeEmbeddingLoss() output = hinge_loss(input, target) Margin Ranking Loss Margin Ranking Loss 计算一个标准来预测输入之间的相对距离。这与其他损失函数(如 MSE 或交叉熵)不同,后者学习直接从给定的输入集进行预测。 表达式: ...
损失函数一般分为4种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss 0-1 损失函数,绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组,然后用不同的损失函数计算其损失值。 代码语言:javascript 复制 importtorch from torch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsample=Variable(torch.ones(2,2))a=tor...