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常见的损失函数有哪些?
豪门千珏
2021-05-26 02:00:14
常见的损失函数有哪些?
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weixin_38498942
2021-05-26
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(1)0-1损失函数(0-1 lossfunction):
0-1损失函数是最为简单的一种损失函数,多适用于分类问题中
(2)感知损失函数(Perceptron Loss):
感知损失函数是对0-1损失函数的改进,它并不会像0-1损失函数那样严格
(3)平方损失函数(quadratic loss function):
平方损失函数是指预测值与真实值差值的平方。损失越大,说明预测值与真实值的差值越大。平方损失函数多用于线性回归任务中
(4)Hinge损失函数(hinge loss function):
Hinge损失函数通常适用于二分类的场景中,可以用来解决间隔最大化的问题
损失函数
有哪些?
在分类问题中,模型输出的是每个类别的概率,交叉熵
损失函数
用于衡量模型预测的概率分布与真实标签的差异。它的思想是在训练分类器时,让所有正确分类的样本离分类超平面的距离最远,并且所有错误分类的样本都被正确分类。Hinge
损失函数
的值在正确分类的样本处为0,而在错误分类的样本处等于预测值和真实值的差距。MSE是回归问题中最
常见
的
损失函数
之一。它的思想是,计算真实标签的概率分布与模型预测的概率分布之间的差异。这些
损失函数
都是在机器学习和深度学习中
常见
的重要
损失函数
,它们能够帮助我们评估模型的性能并优化模型的参数。
什么是
损失函数
?
常见
的
损失函数
有哪些?
损失函数
(Loss Function),也称为误差函数,是机器学习和深度学习中的一个重要概念。它用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或误差。简单来说,
损失函数
是一个数值评估指标,通过比较模型输出和真实标签之间的差异,来评估模型的预测性能。
【AI初识境】深度学习中常用的
损失函数
有哪些?
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。 今天来说说深度学习中
常见
的
损失函数
(loss),覆盖分类,回归任务以及生成对抗网络,有了目标才能去优化一个模型。 作者&编辑 | 言有三 1 什么是
损失函数
在机器学习中,
损失函数
(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,
损失函数
越小...
【
常见
的
损失函数
总结】
损失函数
的定义
损失函数
,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。
损失函数
用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,
损失函数
越好,通常模型的性能越好。不同的模型用的
损失函数
一般也不一样。
损失函数
分为经验风险
损失函数
和结构风险
损失函数
。经验风险
损失函数
指预测结果和实际结果的差别,结构风险
损失函数
是指经验风险
损失函数
加上正则项。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标量来比较)。
损失函数
一般分为4种,平方
损失函数
,对数
损失函数
常见
的
损失函数
以及对应的应用场景
损失函数
Loss Function 也可称为代价函数 Cost Function,用于衡量预测值与实际值的偏离程度。我们机器学习的目标就是希望预测值与实际值偏离较小,也就是希望
损失函数
较小,也就是所谓的最小化
损失函数
。 几种
常见
的
损失函数
如下: 1.0-1损失 :可用于分类问题,该函数用户衡量误分类的数量,但是由于该函数由于是非凸的,在最优化过程中求解不方便,有阶跃,不连续,所以使用不...
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