神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（loss function）来定义的。下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函数。...分类问题请参考：【分类问题损失函数——交叉熵】 回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等，解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。...本文主要介绍回归问题下的损失函数——均方误差（MSE，mean squared error）。...它的定义如下： M S E ( y , y ′ ) = ∑ i = 1 n ( y i − y i ′ ) 2 n MSE(y,y’)=\frac{\sum^n_{i=1}(y_i-y_i’)^2}...下面代码展示如何用Tensor实现均方差损失函数： mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) tf.reduce_mean：所有元素的均值。
内容包括： 基础知识（损失函数、训练目标、训练方法、pytorch） 回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点，总结应用情形） 分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一、基础知识...， Huber 函数同时具备了 MSE 和 MAE 的优点，既弱化了离群点的过度敏感问题，又实现了处处可导的功能。...优点： 同时具备了 MSE 和 MAE 的优点，既弱化了离群点的过度敏感问题，又实现了处处可导的功能，收敛速度也快于MAE。...相比于MAE损失函数，可以收敛得更快； 相比于MSE损失函数，对离群点、异常值不敏感，梯度变化相对更小，训练时不容易抛出奇怪的结果 注意点： δ超参数需要在训练中选择，常常使用交叉验证法选取合适超参数δ...从模型的角度选择：对于大多数CNN网络，我们一般是使用MSE而不是MAE，因为训练CNN网络很看重训练速度，对于边框预测回归问题，通常也可以选择平方损失函数，但平方损失函数缺点是当存在离群点（outliers
今天来聊聊非常规的损失函数。在常用的分类交叉熵，以及回归均方误差之外，针对训练样本可能存在的数据长尾，标签噪声，数据不均衡等问题，我们来聊聊适用不同场景有针对性的损失函数。...作者认为这样的损失函数就是symmetric的。 那有哪些常见的损失函数是symmetric loss呢？ MAE就是！...来作为损失函数，乍看和MAE没啥关系。...于是作者使用对称KL对应的对称交叉熵(SCE)作为损失函数 SCE =CE + RCE = H(y,f(x)) + H(f(x),y) \\ = \sum_j y_jlog(f_j(x)) + \sum_j...每个样本的损失函数由常规loss和随机label的loss加权得到，权重为alpha，这里的loss支持任意的分类损失函数。
对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MSELoss 。...这种方法和直接使用nn.CrossEntropyLoss等价。 如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...Pytorch中的正则化项一般通过自定义的方式和损失函数一起添加作为目标函数。 如果仅仅使用L2正则化，也可以利用优化器的weight_decay参数来实现相同的效果。...如：nn.BCE 和 F.binary_cross_entropy 都是二元交叉熵损失函数，前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式。...也可以对nn.Module进行子类化，重写forward方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。
1.损失函数： 损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型的鲁棒性越好，损失函数指导模型学习。...根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数，使得预测值与真值无限接近。...2.softmax loss： 它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。...他们的损失函数值分别为 Lz1 = -log0.7 Lz2 = -log0.3 Lz3 = -log0.1 L函数图像如下： 显然，与真值越接近，损失函数越小，与真值相去越远 ，损失函数越大。...优化过程就是不断的将与真值接近的那个概率值提升，提升，再提升，让损失函数降低，降低，再降低。
Hinge 损失函数 Hinge损失函数标准形式如下： ? 特点： (1)hinge损失函数表示如果被分类正确，损失为0，否则损失就为 ? 。SVM就是使用这个损失函数。 (2)一般的 ?...(2)当使用sigmoid作为激活函数的时候，常用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题，具有“误差大的时候，权重更新快；误差小的时候，权重更新慢”的良好性质...最后奉献上交叉熵损失函数的实现代码：cross_entropy. ---- 这里需要更正一点，对数损失函数和交叉熵损失函数应该是等价的！！！...对于均方误差损失函数，常常定义为： ? 其中 ? 是我们期望的输出， ? 为神经元的实际输出（ ? ）。在训练神经网络的时候我们使用梯度下降的方法来更新 ? 和 ?...所以当使用sigmoid作为激活函数的时候，常用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数。
如果使用均方差作为损失函数 所以，如果当前模型的输出接近0或者1时，σ′(z)就会非常小，接近0，使得求得的梯度很小，损失函数收敛的很慢。...如果使用交叉熵作为损失函数 原文链接：为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
通常情况下使用梯度下降法来迭代求解，因此只需要为 logPi 加上一个负号变成损失函数，变成了希望损失函数越小越好： 对上面的式子进一步处理： 上式就是 softmax 损失函数。...softmax 损失函数只针对正确类别的对应的输出节点，将这个位置的softmax值最大化。...卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？...神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵 交叉熵损失函数表达式为： 上述式子中 yc 是指真实样本的标签值，Pc 是指 实际的输出 经过 softmax 计算 后得到的概率值，该式子能够衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离...，交叉熵损失函数刻画了两个概率分布之间的距离，通常用在神经网络的多分类任务中，可以表示 真实标签值 与 神经网络输出经softmax计算后得到的预测概率值 之间的损失大小 一文详解Softmax函数
假设有K个类别，Softmax计算过程为： image.png softMax的结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布，该函数是单调增函数，即输入值越大，输出也就越大，输入图像属于该标签的概率就越大...对softmax的结果计算交叉熵分类损失函数为： 取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求.
常见的损失函数有以下几种： (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，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1...（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，哪怕预测值为0.99，真实值为1，都会认为是错误的；而是给一个误差区间，只要在误差区间内...平方损失函数多用于线性回归任务中，其数学公式为： 接下来，我们延伸到样本个数为N的情况，此时的平方损失函数为： （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...（6）交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）： 交叉熵损失函数本质上也是一种对数损失函数，常用于多分类问题中。...交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。 以上为大家介绍了较为常见的一些损失函数以及使用场景。
为了得到概率格式的输出，我们需要应用一个激活函数。因为概率需要介于0和1之间的值，所以我们将使用sigmoid函数，它可以将任何实际值压缩为介于0和1之间的值。 ?...我们用于二元分类的损失函数称为二元交叉熵（BCE）。该函数有效地惩罚了用于二值分类任务的神经网络。让我们看看这个函数的外观。 ? 二元交叉熵损失图 如您所见，有两个单独的函数，每个函数对应一个Y值。...当我们需要预测正的类(Y = 1)时，我们将使用 Loss = -log(Y_pred) 当我们需要预测负的类(Y = 0)时，我们将使用 Loss = -log(1-Y_pred) 正如你在图表中看到的...应用sigmoid并不能确保总和总是等于1，因此我们需要使用另一个激活函数。 我们在本例中使用的激活函数是softmax。...至于损失，我们可以直接在每个节点上使用日志损失并将其求和，类似于我们在多类分类中所做的。 既然我们已经讨论了分类，现在让我们继续讨论回归。 回归损失 在回归中，我们的模型试图预测一个连续的值。
实际上这一系列的损失函数都是有一整套数学体系的，可以互相推导互相转化的。作者特地做了一些整理，水平有限，方便读者查阅。水平有限，大佬勿喷，感激不尽~ ?...举个例子，推荐算法，其实就是使用观察到的用户行为，如点击行为，去估计用户点击这个随机事件的实际分布。通过估计出来的分布去预测用户下一次点击的概率。 概率分布估计过程就是各类损失函数的来源。...四、损失函数由来 通过以上的阐述，可以看到，无论是最大化似然还是最小化交叉熵，其实都可以统一在最小化KL散度这个框架下。...通过这两种方法推导出来的损失函数，其实都是对原始分布P进行一定的假设的前提下推导出来的。互相之间是可以转化的。 4.1 二分类交叉熵 交叉熵函数如下： ? 当分类数N=2时，可以这样写： ?...可以看到，最大化似然函数，其实就是最小化均方误差mse ? 可以看出，这就是我们常见的mse loss的由来。
损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...mean_squared_error（平方差误差损失，用于回归，简写为 mse, 类实现形式为 MeanSquaredError 和 MSE） mean_absolute_error (绝对值误差损失，..., 类实现形式为 MeanAbsolutePercentageError 和 MAPE) Huber(Huber损失，只有类实现形式，用于回归，介于mse和mae之间，对异常值比较鲁棒，相对mse有一定的优势
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 这里使用到了
一：神经网络中的损失函数 cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新...损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss Function），一般记做L(θ）其中θ是当前网络权值构成的向量空间。...机器学习的目的是在权值空间中找到让损失函数L(θ） 最小的权值θ（opt），可以采用一系列最优化方法（如SGD方法）逼近权值θ（opt）。 损失函数是在前向传播计算中得到的，同时也是反向传播的起点。...四：后记： 理想的分类器应当是除了真实标签的概率为1，其余标签概率均为0，这样计算得到其损失函数为-ln(1)=0. 损失函数越大，说明该分类器在真实标签上的分类概率越小，性能也就越差。...当损失函数接近正无穷时表明训练发散，需要调小学习速率。
MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：?这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。...很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。...因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。...一般的使用格式如下所示：loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True) 这里注意一下两个入参： Ａ reduce = False，
回归问题 常见的回归问题损失函数有绝对值损失、平方损失、Huber损失。 绝对值损失 又叫做L1损失。 ? ? MAE一个问题是在 ? 处不可导，优化比较困难。 平方损失 又称为L2损失。 ?...MSE一个问题是对异常点敏感，由于平方的存在，会放大对异常点的关注。 Huber损失 相当于是L1和L2损失的一个结合。 ? Huber损失是对上述两者的综合，当 ? 小于指定的值 ?...Cross Entropy Loss Cross Entropy Loss是非常重要的损失函数，也是应用最多的分类损失函数之一。根据label的表示方式，一般有两种常见形式。...Modified Huber Loss Huber Loss整合MAE和MSE的优点，稍作改进，同样可用于分类问题，称为Modified Huber Loss。 ? 该函数分三段 ?...常数0 分类问题损失函数对比 对比不同损失函数随ys的变化趋势。有一点值得注意，就是各个损失函数在 ? 很小时，损失一般不超过线性（指数损失除外），否则对异常值太敏感。 ?
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。...这里需要解释一下：之所以有人认为逻辑回归是平方损失，是因为在使用梯度下降来求最优解的时候，它的迭代式子与平方损失求导后的式子非常相似，从而给人一种直观上的错觉。...为什么它会选择使用欧式距离作为误差度量呢（即Mean squared error， MSE），主要有以下几个原因： 简单，计算方便； 欧氏距离是一种很好的相似性度量标准； 在不同的表示域变换后特征性质不变...而在实际应用中，通常会使用均方差（MSE）作为一项衡量指标，公式如下： $$MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1} ^{n} (\tilde{Y_i} - Y_i )^2$$ 上面提到了线性回归...不过这个函数有凸函数，不连续等性质，在实际应用中很难实现，所以才有了几种替代的损失函数，他们都是连续，凸函数。
引言 我们需要一定的准则来评估不同机器学习模型的优劣，这就引申出损失函数和风险函数。 损失函数：评估模型单次预测的好坏 风险函数：度量平均意义下模型的好坏 损失函数的定义 监督学习是在假设空间 ?...作为决策函数，对于给定的输入 ? ，由 ? 给出相应的输出 ? ，用损失函数来衡量预测值 ? 和真实值 ? 之间的差距，它是一个非负实值函数，记作 ? 。 常用的损失函数 1. 0-1损失函数 ?...平方损失函数 ? 3. 绝对损失函数 ? 4. 对数似然损失函数 ? 风险函数 当损失函数越小时意味着模型拟合效果越好，损失函数的期望是： ? 这是理论上模型 ? 关于联合分布 ?...的平均意义下的损失，称为风险函数（或者期望损失）。 1.风险函数与监督学习的关系 监督学习的目的就是选择令期望风险最小化的模型，但是由于联合分布 ?...例如极大似然估计就是经验风险最小化的一个例子（在模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时等价）。
文章目录 sklearn learn sklearn learn # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python impor...
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