损失函数定义

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:43:16

课时名称	课时知识点
损失函数定义

...全文

181 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件

损失函数定义 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项，通常如下所示：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函...

目录一、交叉熵损失函数含义二、交叉熵损失函数定义为：三、交叉熵损失函数计算案例一、交叉熵损失函数含义交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离， p代表正确答案， q代表的是预测值，交叉熵越小，两个概率的分布约接近二、交叉熵损失函数定义为：其中： ????????为标签值， ????????′为预值测三、交叉熵损失函数计算案例假设

1. 损失函数定义 损失函数衡量模型输出与真实值标签之间的差距。损失函数有三个名称。 (1) 损失函数（Loss Function）是单个样本的名词：（2）代价函数（Cost Function）是总体样本的损失函数平均值：（3）目标函数（Objective Function）是总体优化目标，不仅包括损失函数，还有正则项： Obj = Cost + Regularization Term 2. 回归任务的损失函数 在回归任务中，常见的损失函数是均方误差MSE（Mean Squared

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数，其具体公式为： 1.交叉熵损失函数由来交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。 1.1信息量信息论奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。 “太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话，信息量为0。 “六

唐宇迪的课程社区_NO_4

51

社区成员

712

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章