损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名...，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...y_true, y_pred): return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 注意: 当使用categorical_crossentropy损失时...，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。
上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...label + pred) / 2, name='js1') \ + 0.5 * Loss.kl_div(pred, (label + pred) / 2, name='js2') 在实际应用中
用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...在Pylon框架中，程序性约束通过PyTorch函数的形式被定义和整合到模型训练中，允许开发者将领域知识直接编码到学习过程中，从而指导和优化模型的学习行为。...在Pylon框架中，通过约束函数（Constraint Function）定义约束条件，它是一种特殊的Python函数，用于表达和实施模型训练过程中的特定约束。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。 通过使用约束函数，Pylon框架帮助开发者将深层的领域知识融入到深度学习模型中，从而提高模型的准确性和可靠性。
通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。下面给出了使用tf.clip_by_value的简单样例。...注意，tf.where函数判断和选择都是在元素级别进行，以下代码展示了tf.where函数和tf.greater函数的用法。...(v1, v2), v1, v2).eval( )# 输出[4. 3. 3. 4. ]sess.close( )在定义了损失函数之后，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。...，之所以要加上一个随机变量是为了# 加入不可预测的噪声，否则不同损失函数的意义就大不一样了，因为不同损失函数都会在能# 完全预测正确时候最低，一般来说噪声为一个均值为0的小量，所以这里的噪声设置为# -...1.02x1+1.04x2，这要比x1+x2大，因为在损失函数中指定预测少了的损失更大(loss_less>loss_more)。
总第121篇 前言 在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...模型的输入、输出是随机变量，遵循联合概率分布P（X,Y）。期望风险是模型关于联合分布（即P（Y|X））的期望损失。但是联合分布我们又不知道，所以无法求得。...3.绝对损失函数 绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...4.指数损失函数 指数损失函数主要用在boosting算法模型中，具体公式如下： Yi表示实际样本分类，Yi=-1时为负样本，Yi=1时为正样本。...5.对数损失函数 对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。
什么是TF TF(term frequency)，根据出现的次数作为权重，出现一次，权值加1。...表示在文档中出现的次数，那么根据文档中出现的次数相比，这是一个线性模型[y=x]，问题在于，如果假设一个单词出现的过多(而没有有关键字中某些其它重要的词)，显得权重过大,因而引入了TF Transformation...此时的排序函数为 其中c(w,q)表示在查询语句中，词w的出现次数；c(w,d)表示在文档中词出现次数；df(w)表示包含关键字的文档的个数，即TF*IDF。 为什么长文档需要正规化？...总的来说是希望惩罚有一个度，一种策略是使用“摆动长度正规” 使用双ln是为了达到次线性转换（随着TF增加，权值增长相对更慢） 此时的排序函数为 这里b是一个变量，当b=0，文档长度被忽略，当b非...很有可能主题就是这些，起到适当的激励作用 文本获取(TR)的一般架构 tokenization：词提取，确定好词的边界，把相近意思的词映射到同一个 index ：将文档转换成易于检索的数据结构，一般使用倒排索引
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—— 而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？...在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。...为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为y−f(x)，在分类问题中则为yf(x)。...在孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系，形式上并不一定是两个Net...在损失函数中引入 δ 项，使 MSE 向 MAE 的转变趋于平滑。
在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...上述代码实现了第一种形式的交叉熵计算，需要说明的是，计算的过程其实和上面提到的公式有些区别，按照上面的步骤，平均交叉熵应该是先计算batch中每一个样本的交叉熵后取平均计算得到的，而利用tf.reduce_mean...函数其实计算的是整个矩阵的平均值，这样做的结果会有差异，但是并不改变实际意义。...除了tf.reduce_mean函数，tf.clip_by_value函数是为了限制输出的大小，为了避免log0为负无穷的情况，将输出的值限定在(1e-10, 1.0)之间，其实1.0的限制是没有意义的...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits
前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最终激活函数 线性——这将产生一个我们需要的数值。 或 ReLU——这将产生一个大于0的数值。 损失函数 均方误差（MSE）——这计算了预测值与真实值之间的平均平方差。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结 以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。 参考： 人工智能学习指南
♣ 题目部分 在Oracle中，函数索引是什么？...♣ 答案部分 在Oracle中，有一类特殊的索引，称为函数索引（Function-Based Indexes，FBI），它基于对表中列进行计算后的结果创建索引。...函数索引在不修改应用程序的逻辑基础上提高了查询性能。如果没有函数索引，那么任何在列上执行了函数的查询都不能使用这个列的索引。当在查询中包含该函数时，数据库才会使用该函数索引。...② 如果被函数索引所引用的用户自定义PL/SQL函数失效了或该函数索引的属主没有了在函数索引里面使用的函数的执行权限，那么对这张表上的执行的所有的操作（例如SELECT查询、DML等）也将失败（会报错：...④ 在创建索引的函数里面不能使用SUM、COUNT等聚合函数。 ⑤ 不能在LOB类型的列、NESTED TABLE列上创建函数索引。 ⑥ 不能使用SYSDATE、USER等非确定性函数。
损失函数在机器学习模型的训练中的作用至关重要，包括以下内容： 性能测量：损失函数通过量化预测与实际结果之间的差异，提供了一个明确的指标来评估模型的性能。...所得值（损失，loss）反映了模型预测的准确性。在训练过程中，反向传播算法等学习算法利用损失函数相对于模型参数的梯度来调整这些参数并最小化损失，有效提高模型在数据集上的性能。...在探索损失函数、机器学习算法和神经网络中的学习过程的主题时，会出现经验风险最小化（ERM）的主题。ERM 是一种选择机器学习算法最佳参数的方法，可最大限度地降低经验风险。...交叉熵损失函数通常用于分类任务。在机器学习回归任务中，目标是让机器学习模型根据一组输入生成预测，因此均方误差MSE或平均绝对误差MAE等损失函数更适合。...在某些情况下，需要确保在训练过程中对偏离数据集整体统计分布的异常值和数据样本进行惩罚；在这种情况下，均方误差MSE等损失函数是合适的。
函数中的变量 在函数中，我们可以看到也进行了变量的使用，那函数中的变量和函数外的变量到底有什么区别呢？ 1.1....，在函数中name输出jerry # 但是，在函数外部，我们重新打印name的值，发现name的值还是tom # # 此时：函数中的name是局部变量，函数外部的name是全局变量 # 如此诡异的情况...，也是python为了避免出现开发人员在操作函数的过程中 # 如果不明确是否使用全局变量的情况下，无意中覆盖全局变量的值 # # 所以，在函数中使用全局变量，必须显示的声明使用哪个全局变量 # 语法是：...函数中的变量隔离 如果函数中没有通过global引入全局变量，但是在函数中又使用了和全局变量相同的名称 此时就会出现问题 name = "tom" def test(): # 这里只是想使用一下全局变量的值...在局部变量声明定义之前使用这个名称的变量，就会出现上述错误 这是因为，在函数中，一旦声明变量并且赋值一个局部变量，函数中又没有通过 global引入同名的全局变量，此时在函数中只会存在局部变量~
script type="text/javascript"> console.log(foo); var foo = 1; console.log(foo); function foo () { } 其实，在浏览器解析...js代码的过程中，会有一个预编译的过程，遇到function 函数定义的部分，会先将该部分的代码提前，所以我们在第一个console.log(foo)中，会打印出function foo(){}，第二个和第三个...foo被变为1，所以会打出来1 我们如果将var变成let，大家应该能想到会报错，ES6规定let定义的变量不需要重复定义，但是聪明的你知道是哪里报的错吗 ?
概述 在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J...，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失 指数损失 感知损失 2. 0-1损失函数 在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。 3. Log损失函数 3.1....Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1....SVM的损失函数 对于软间隔支持向量机，允许在间隔的计算中出现少许的误差 ，其优化的目标为：
一、分类算法中的损失函数 在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) J\left ( \mathbf{w} \right...，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失 指数损失 感知损失 1、0-1损失函数 在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。...2、Log损失函数 2.1、Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： log(1+exp(−m)) log\left ( 1+exp\left ( -m \right...3.2、SVM的损失函数 对于软间隔支持向量机，允许在间隔的计算中出现少许的误差ξ⃗ =(ξ1,⋯,ξn)\vec{\xi }=\left ( \xi _1,\cdots ,\xi _n \right
文章目录 一、直接修改 和 间接修改 指针变量 的值 二、在函数中 间接修改 指针变量 的值 三、在函数中 间接修改 外部变量 的原理 一、直接修改 和 间接修改 指针变量 的值 ---- 直接修改 指针变量...// 打印一级指针地址 printf("%d\n", p); // 命令行不要退出 system("pause"); return 0; } 执行结果 : 二、在函数中...间接修改 指针变量 的值 ---- 在 函数 中 间接修改 指针变量 的值 , 将 指向一级指针 的 二级指针 变量 , 传递到 函数形参 中 , 在 函数中 , 使用 * 符号 , 修改 二级指针...p2 = &p; // 间接修改指针的值 *p2 = 12345678; // 打印一级指针地址 printf("%d\n", p); // 在函数中 ,...三、在函数中 间接修改 外部变量 的原理 ---- 如果要 修改 一级指针 的值 , 必须 传入 指向 一级指针 的 二级指针 变量 才可以 , 传入一级指针变量 , 不能修改一级指针变量值 ; 这是因为
一、分类算法中的损失函数 image.png 1、0-1损失函数 image.png 2、Log损失函数 2.1、Log损失 image.png 2.2、Logistic回归算法的损失函数 image.png...2.3、两者的等价 image.png 3、Hinge损失函数 3.1、Hinge损失 Hinge损失是0-1损失函数的一种代理函数，Hinge损失的具体形式如下： max(0,1−m) 运用Hinge...3.2、SVM的损失函数 image.png 3.3、两者的等价 image.png 4、指数损失 4.1、指数损失 指数损失是0-1损失函数的一种代理函数，指数损失的具体形式如下： exp(−m) 运用指数损失的典型分类器是...4.2、AdaBoost基本原理 image.png 4.3、两者的等价 image.png 5、感知损失 5.1、感知损失 感知损失是Hinge损失的一个变种，感知损失的具体形式如下： max(0,−...5.2、感知机算法的损失函数 感知机算法只需要对每个样本判断其是否分类正确，只记录分类错误的样本，其损失函数为： image.png 5.3、两者的等价 image.png image.png Hinge
在表示学习中，损失函数的设计一直是被研究的热点。损失指导着整个表示学习的过程，直接决定了表示学习的效果。...这篇文章总结了表示学习中的7大损失函数的发展历程，以及它们演进过程中的设计思路，主要包括contrastive loss、triplet loss、n-pair loss、infoNce loss、focal...损失函数可以表示为： Contrastive Loss是后面很多表示学习损失函数的基础，通过这种对比的方式，让模型生成的表示满足相似样本距离近，不同样本距离远的条件，实现更高质量的表示生成。...GHM Loss 在Focal Loss中强制让模型关注难分类的样本，但是数据中可能也存在一些异常点，过度关注这些难分类样本，反而会让模型效果变差。...总结 损失函数是影响表示学习效果的关键因素之一，本文介绍了表示学习中7大损失函数的发展历程，核心思路都是通过对比的方式约束模型生成的表示满足相似样本距离近，不同样本距离远的原则。 END
目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值....一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失....: 数值稳定性问题 center Loss损失函数 开始正题....# 根据样本label,获取mini-batch中每一个样本对应的中心值 centers_batch = tf.gather(centers, labels) # 计算loss loss...,centers_update_op# 损失函数定义with tf.variable_scope('loss_scope'): self.centerloss,self.centers_update_op
大人者，不失其赤子之心者也。——《孟子·离娄下》 代码很简单 如下即可，这里的'Achao'是为了防止编译报错 <script th:inline="j...
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