损失函数是机器学习算法中非常重要的组成部分,它用于评估模型的预测值与真实值之间的差异。在损失函数中,前面的系数对模型训练的结果有着重要影响。本文将探讨损失函数前面系数如何确定。 总述来说,损失函数前面的系数决定了模型对各类错误的敏感程度。一个合适的系数可以使得模型在训练过程中更好地平衡偏差和方差,从而...
方差: 标准差: 均方差(mean square error,MSE): 均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量,换句话说,参数估计值与参数真值之差的平方的期望值。MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。 协方差: 协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。
损失系数 中文损失系数 英文【化】 loss efficiency
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