导读 线性分类器-中篇 线性分类器 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(下) CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) SoftMax分类器 SVM是最常用的两个分类器之一,而另一个就是Softmax分类器,它的损失函数与SVM的损失函数不同。对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说,Softmax分类器就可以理解为逻辑回归分类器面对多个分类的一般化归纳。SVM将输出f(x[i], W)作为每个分类的评分(因为无定标,所以难以直接解释)。与SVM不同,Softmax的输出(归一化的分类概率)更加直观,
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。
注: 本文内容是对《机器学习数学基础》一书有关内容的补充资料。《机器学习数学基础》即将由电子工业出版社于2021年5月出版。与本书相关的更多资料,请查阅微信公众号:老齐教室,或者:https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/
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,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。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子:
SVM是最常用的两个分类器之一,而另一个就是Softmax分类器,它的损失函数与SVM的损失函数不同。
Softmax分类器 SVM是最常用的两个分类器之一,而另一个就是Softmax分类器,它的损失函数与SVM的损失函数不同。对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说,Softmax分类器就可以理解为逻辑
作者:tobynzhang 腾讯PCG算法工程师 |导语 关于各类损失函数的由来,很多地方,如简书、知乎都有相关文章。但是很少看到统一成一个体系的阐述,基本都是对一些公式的讲解。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~ 一、概述 各类有监督算法的本质其实都是在于:用样本观察值去估计随机事件的实际分布。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
均方差损失也称为L2 loss,常用于回归任务。模型输出与真实值误差服从高斯分布的假设下,最小化均方差损失函数与极大似然估计本质一致。所以L1 loss一般用于满足假设场景的任务,比如回归任务。而分类任务不满足此假设,所以如上文一般用交叉熵损失。
在第4章4.4.3节介绍损失函数的时候,列出了几项常见的损失函数,其中就有神经网络中常用的以相对熵和交叉熵构建的损失函数。那么什么是相对熵和交叉熵呢?下面就分别进行介绍。
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。
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。
在训练神经网络过程中,我们通过梯度下降算法来更新 和 ,因此需要计算损失函数对 和 的导数:
SVM模型的基本原理,就是寻找一个合适的超平面,把两类的样本正确分开。单个SVM只能处理二分类,多分类需要多个SVM。
意义:N为样本数量。公式表示为每一个真实值与预测值相减的平方去平均值。均值平方差的值越小,表明模型越好。 对于回归问题,均方差的损失函数的导数是局部单调的,可以找到最优解。但是对于分类问题,损失函数可能是坑坑洼洼的,很难找到最优解。故均方差损失函数适用于回归问题。
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不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中,我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。
机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ,尝试学习 的映射关系,使得给定一个 ,即便这个 不在训练样本中,也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出 与真实的 之间的差距,给模型的优化指明方向。
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上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生,这篇译文介绍另外一个与香农熵相关的概念:交叉熵(Cross-Entropy)
来源:极市平台本文共4500字,建议阅读8分钟本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数。 机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ,尝试学习 的映射关系,使得给定一个 ,即便这个 不在训练样本中,也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出与真实的之间的差距,给模型的优化指明方向。 本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数,包括均方差损失 Mean Squared Los
。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出
总的说来,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi))的绝对差值的总和(S)最小化:
2020这个充满变化的不平凡的一年过去了,孕育着希望和机遇的2021即将到来,在此祝愿所有朋友幸福美满,蒸蒸日上,心想事成,欢喜如意,新年快乐!
SVM是两个常见的分类器之一。另一个比较常见的是Softmax分类器,它具有不同的损失函数。如果你听说过二分类的Logistic回归分类器,那么Softmax分类器就是将其推广到多个类。不同于SVM将 f(xi,W) 的输出结果 (为校准,可能难以解释)作为每个分类的评判标准,Softmax分类器给出了一个稍直观的输出(归一化的类概率),并且也有一个概率解释,我们将在后面介绍。在Softmax分类器中,映射函数f(xi; W)= Wxi保持不变,但是我们现在将这些得分解释为每个类的非归一化对数概率,并用具有以下形式的交叉熵损失代替hinge loss:
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function。
在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾,下图是激活函数的一个子集——
作者: 黄海安 编辑: 陈人和 概述 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念,应用及其广泛,各种熵之间都存在某些直接或间接的联系,本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来,方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导,并且联系机器学习算法进行说明熵的应用,最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识,由于本人水平有限,如写的不好地方,敬请原谅! 机器学习常用熵定义 熵是什么?熵存在的意义是啥?为什么叫熵?这是3个非常现实的问题。
有模型就要定义损失函数(又叫目标函数),没有损失函数,模型就失去了优化的方向。大家往往接触的损失函数比较少,比如回归就是MSE,MAE,分类就是log loss,交叉熵。在各个模型中,目标函数往往都是不一样的,如下所示:
过去几年来,深度学习在许多机器学习应用领域都取得了极大的成功。然而,我们对深度学习的理论理解以及开发原理的改进能力上都有所落后。如今对深度学习令人满意的理论描述正在形成。这涵盖以下问题:1)深度网络的表征能力;2)经验风险的优化;3)泛化——当网络过参数化(overparametrized)时,即使缺失显性的正则化,为什么期望误差没有增加?
本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念。
决定走上坡的路径将耗费我们的体力和时间。决定走下坡的路径将使我们受益。因此,下坡的成本是更小的。
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。第一章我们介绍,当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数,这里的标签噪声主要指独立于特征分布的标签噪声。代码详见pytorch, Tensorflow
相对熵又叫KL散度,也叫做信息增益,如果我们对于同一个随机变量,有两个单独的概率分布和,我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一,这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数时,我很难理解它背后的直觉。在google了不同材料后,我能够得到一个令人满意的理解,我想在这篇文章中分享它。
【导读】:本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南,希望对大家有所帮助。
不过这篇文章将介绍一下如何使用AutoML技术来搜索损失函数。一般来说,损失函数都是需要我们手动设计的,以分类任务而言,我们通常会使用交叉熵。碰到数据集imbalanced的情况,可能会给每个类别加上一个权重。在RetinaNet论文里为目标检测任务提出了FocalLoss。上述都是对交叉熵函数根据特定任务做了修改,可是这样的修改通常需要我们能够洞察到问题的本质,换句话说这需要专业的知识。那我们这种蔡文姬还有设计loss函数的机会吗?商汤科技在这方面做了探索,下面将介绍论论文细节。
1.泛化误差/期望损失(风险函数):是理论模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失.
机器学习作为一种优化方法,最重要的一点是找到优化的目标函数——损失函数和正则项的组合;有了目标函数的“正确的打开方式”,才能通过合适的机器学习算法求解优化。 通俗来讲Loss函数是一种关于fitness的测度(关于数据是否合适模型的匹配度),或者是对于预测是否准确的一种判断,如果预测和判断没有错误,则损失函数的值为0;如果有错误则会进行一些“惩罚”措施,也可以称之为代价(风险)函数。借助文献中的原话:“the loss function measures “how bad” the mistake is.
本章将介绍决策树,一种简单而灵活的算法。我们首先将给出决策树的非线性与基于区域的特征,然后对基于区域的损失函数进行定义与对比,最后给出这些方法的优缺点(进而引出集成方法)。
我将从一袋硬币(里面有一枚蓝色硬币,一枚红色硬币,一枚绿色硬币和一枚橙色硬币)中取出一枚硬币。你的目标是用最少的问题来猜它是什么颜色。
选自Psychology Today 作者:Cami Rosso 机器之心编译 编辑:陈萍、杜伟 在本文中,来自 MIT 的研究者探讨了关于深度学习中非常基础的问题,包括网络的近似能力、优化的动态规律和强泛化能力等。 人工智能(AI)的复苏很大程度上归功于深度学习在模式识别方面的快速发展。深度神经网络架构的构建一定程度上受到了生物大脑和神经科学的启发。就像生物大脑的内部运行机制一样,深度网络在很大程度上无法得到解释,没有一个统一的理论。对此,来自麻省理工学院(MIT)的研究者提出了深度学习网络如何运行的新
在深度学习分类任务中,我们经常会使用到损失函数,今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。
定义:在信息论中,交叉熵是表示两个概率分布p,q,其中p表示真实分布,q表示非真实分布,在相同的一组事件中,用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中,我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下。
头一阵子放假了,专栏都没有怎么更新了,今天开始继续更新(想问问小伙伴们都放了多久的假期?我们只有两周感觉时间好短呀~)
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域,机器学习是人工智能领域的一个子集,它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越人类智能的能力的计算模型所涉及的过程。
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