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...='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。...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...，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)。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels
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。...那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。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
交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。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)。...在预测商品销量时，如果预测多了(预测值比真实值大)，商家损失的是生产商品的成本；而如果预测少了(预测值比真实销量少)，损失的则是商品的利润。...[1.0193495, 1.04280889]，也就是说得到的预测函数时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)。...也就是说，在这样的设置下，模型会更加偏向于预测少一点。而如果使用军方误差作为损失函数，那么w1将会是[0.97437561, 1.0243336]。使用这个损失函数会尽量让预测值离标准打哪更近。
在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。...在这里我们除以 10，这意味着我们希望在计算过程中降低损失的大小。 在 MSE 的默认情况下，损失的大小将是此自定义实现的 10 倍。...RMSprop 优化器类似于具有动量的梯度下降。常用的优化器被命名为 rmsprop、Adam 和 sgd。 我们需要将自定义的损失函数和优化器传递给在模型实例上调用的 compile 方法。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
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？...2.平方损失函数 平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...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。...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。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下： 形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离
from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有...中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产生不同结果的分析 问题 在使用keras做对心电信号分类的项目中发现一个问题，这个问题起源于我的一个使用错误...网络模型在最后输入层正确使用了应该用于多分类问题的softmax激活函数 后来我在另一个残差网络模型中对同类数据进行相同的分类问题中，正确使用了分类交叉熵，令人奇怪的是残差模型的效果远弱于普通卷积神经网络...，这一点是不符合常理的，经过多次修改分析终于发现可能是损失函数的问题，因此我使用二进制交叉熵在残差网络中，终于取得了优于普通卷积神经网络的效果。...中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...Dice Loss 损失函数 Dice 损失函数来源于 Sørensen-Dice系数，这是一个发展于1940年代的统计方法，用来衡量两个样本之间的相似性。...Multiple Negative Ranking Loss 损失函数 句表示领域中的核心其实是隐性的规定负例，例如只有锚定语句和一个正例，同一批次中的其他语句则为负例，或者指定一组锚定语句、正例、困难负例...在损失函数中引入 δ 项，使 MSE 向 MAE 的转变趋于平滑。
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 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。...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于某个实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。...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
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。...Huber Loss的混合性质使其对异常值不太敏感，就像MAE一样，但也会惩罚数据样本中的微小错误，类似于MSE。Huber Loss函数也用于回归机器学习任务。...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。...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。
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，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。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 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。...以下是一些可能的应用场景： 1、风险管理：通过程序性约束，可以在模型中直接实施风险管理规则，如限制单一股票的权重上限，确保投资组合的多样性，或避免投资于某些特定行业或公司。
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 & \text{ if } m< 0 \end{cases} 以上的函数等价于下述的函数： 12(1−sign(m)) \frac{1}{2}\left ( 1-sign\left...( m \right ) \right ) 0-1损失并不依赖mm值的大小，只取决于mm的正负号。...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。
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...m\geqslant 0 \\ 1 & \text{ if } m< 0 \end{cases} L01(m)={01 if m⩾0 if m<0 以上的函数等价于下述的函数...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....是一致的，说明软间隔SVM是在Hinge损失的基础上增加了 正则。
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
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 表示学习的目的是将原始数据转换成更好的表达，以提升下游任务的效果。在表示学习中，损失函数的设计一直是被研究的热点。...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。...InfoNCE loss可以表示为如下形式，其中r代表temperature，采用内积的形式度量两个样本生成向量的距离，InfoNCE loss也是近两年比较火的对比学习中最常用的损失函数之一： 相比...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....目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项....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....在上述的几个损失函数上,softmax工作的是最好的了. Center Loss 针对softmax表现出的问题针对性解决....,在每一个batch里更新center.即随机初始化center,而后每一个batch里计算当前数据与center的距离,而后将这个梯度形式的距离加到center上.类似于参数修正.同样的类似于梯度下降法
问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是 但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成 那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 2.1 逻辑回归前置知识 2.2 理解方式1(ML课程的讲解方式) 2.3 理解方式2 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 若总体 属离散型，其分布律 , 的形式已知，
盘点机器学习中那些神奇的损失函数 这周深圳真的变冷，以前读书的时候，只要天气变到我会冷到哆嗦就知道，快过年了，算算，还有21天，2017就过去了，我在2016年31号那天00点许下的愿望，全他妈一个都没实现...今天来更新在机器学习中的一些专业术语，例如一些损失函数，正则化，核函数是什么东西。...但是很明显两个模型的效果是，后者要好。当然你在实际的做模型的时候也不会单靠一个损失函数衡量模型啦，只是你在拟合的时候可能使用的损失函数来拟合出机器觉得是最优的。...3 Hinge损失函数 Hinge损失函数是源自于支持向量机中的，因为支持向量机中，最终的支持向量机的分类模型是能最大化分类间隔，又减少错误分类的样本数目，意味着一个好的支持向量机的模型，需要满足以上两个条件...这就是hinge损失函数啦。 4 交叉熵损失函数 这个函数是在逻辑回归中最大化似然函数推出来，在公式层面的理解，可以看到就是计算样本的预测概率为目标值的概率的对数。
图片分类里的center loss 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....目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项....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....在上述的几个损失函数上,softmax工作的是最好的了. Center Loss 针对softmax表现出的问题针对性解决....,在每一个batch里更新center.即随机初始化center,而后每一个batch里计算当前数据与center的距离,而后将这个梯度形式的距离加到center上.类似于参数修正.同样的类似于梯度下降法
交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点：...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...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
交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中，但它有一个明显的缺点，那就是对于只用分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即的数量远大于的数量，损失函数中的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景...这样相比于原始的交叉熵Loss，在样本数量不均衡的情况下可以获得更好的效果。...实验结果展示，当，时，效果最好，这样损失函数训练的过程中关注的样本优先级就是正难>负难>正易>负易了。...假设我们用来表示预测值，而来表示真实标签值，那么交叉熵损失关于的梯度形式类似于（我会在文后给出推导），而Dice Loss的值是或，其关于的梯度形式为或，可以看到在极端情况下即和都很小的时候，计算得到的梯度值可能会非常大...，希望可以起到一个抛砖引玉的作用，引发大家对分割中的损失函数进一步思考。
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