初始化模型、损失函数和优化方法

日月光华老师 2023-01-13 03:08:04

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损失函数和优化函数的重要性：深度神经网络中的的损失用来度量我们的模型得到的的预测值和数据真实值之间差距，也是一个用来衡量我们训练出来的模型泛化能力好坏的重要指标。对模型进行优化的最终目的是尽可能地在不过拟合的情况下降低损失值。 损失函数： 1.均方误差函数均方误差（Mean Square Error）函数计算的是预测值与真实值之差的期望值，可用于评价数据的变化程度，其得到的值越小，...

损失函数（Loss Function），又称为代价函数或目标函数，是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它为模型训练提供了优化的方向，通过最小化损失函数来调整模型参数。梯度优化方法是深度学习中用于训练神经网络的核心算法，其目的是通过迭代调整网络参数，最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。梯度优化方法的重要性在于它们直接影响到模型的训练效率和最终性能。定义：梯度优化方法利用损失函数对模型参数的梯度信息来指导参数更新的方向和幅度。梯度是一个向量，其分量是损失函数对每个参数的偏导数，指向损失增加最快的方向。

损失函数: 衡量模型输出与真实标签的差异.而我们谈损失函数的时候,往往会有三个概念:损失函数,代价函数,目标函数.函数名定义损失函数(Loss Function)计算一个样本的模型输出与真实标签的差异Loss = f(y^,y)代价函数 (Cost Function)计算整个样本的模型输出与真实标签的差异,是所有样本损失函数的平均值目标函数(objective Function)代价函数加上正则项.实际上就直接说成损失函数# forward# view。

分类及回归任务的损失函数（MAE、MSE、smooth L1）、网络优化方法、梯度下降（指数加权平均、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）及学习率优化方法

Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数

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