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。
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。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...绝对值损失函数 绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下： ?...(3)逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数。 4. 平方损失函数 平方损失函数标准形式如下： ? 特点： (1)经常应用与回归问题 5....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 ?
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 。...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。...常用的一些内置损失函数说明如下。...nn.MSELoss（均方误差损失，也叫做L2损失，用于回归） nn.L1Loss （L1损失，也叫做绝对值误差损失，用于回归） nn.SmoothL1Loss (平滑L1损失，当输入在-1到1之间时，...，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。
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。
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。
softmax 损失函数 由上面可知，softmax函数的表达式为： 其中i表示输出节点的编号。 假设此时第i个输出节点为正确类别对应的输出节点，则Pi是正确类别对应输出节点的概率值。...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
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
本篇我们介绍损失函数。 一，损失函数概述 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...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。...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_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...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。...，用于二分类，最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数，类实现形式为 Hinge) kld(相对熵损失，也叫KL散度，常用于最大期望算法EM的损失函数，两个概率分布差异的一种信息度量。
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~ ?...概率分布估计过程就是各类损失函数的来源。对未知事件的分布进行各种假设，从而衍生出了不同的损失函数。 ?...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： ?
每个不同的任务需要不同类型的损失，因为输出格式不同。对于非常特殊的任务，如何定义损失取决于我们自己。...如果Y_pred离Y很远，则损失值将非常高。但是，如果两个值几乎相同，则损失值将非常低。因此，我们需要保留一个损失函数，当模型在数据集上训练时，它可以有效地惩罚模型。...因此，当Y_pred为0时， Y为1时，损失将非常大，以便网络更有效地学习它的错误。 ? 二元分类损失比较 我们可以用数学方法将整个损失函数表示为一个方程式，如下所示： ?...现在我们的输出是正确的格式，让我们来看看如何为此配置损失函数。好的方面是，损失函数在本质上与二元分类是相同的。...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。
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。 ?...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 ? 时，变为平方损失，大于 ? 时，则变成类似于绝对值损失。即避免了在 ?...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。...损失皆为0，可以带来稀疏解，使得SVM仅通过少量支持向量就能确定最终超平面。 ?...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。 ?
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。...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。
下面主要列出几种常见的损失函数。 一、log对数损失函数（逻辑回归） 有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失，其实并不是。...平方损失函数可以通过线性回归在假设样本是高斯分布的条件下推导得到，而逻辑回归得到的并不是平方损失。...从损失函数的视角来看，它就成了log损失函数了。...五、其它损失函数 除了以上这几种损失函数，常用的还有： 0-1损失函数 ? 绝对值损失函数 ?...其他的三个损失函数的0/1损失函数的上界，如果可以让其他的三个损失函数比较小，也就可以近似的让0/1损失函数比较小。
前言 上文我们讲述了 Bellhop 的使用以及使用 bellhop 绘制了声速剖面、声线轨迹及本证声线，本文我们绘制传播损失。...一、相干传播损失（TL）基本算例 设定运行类型 RunType＝“C”，我们就可以计算传播损失了。“C” 代表相干声压计算。...对指定的接收器网格计算声压场 p， 20 lg(|p|) 就是传播损失（单位：dB）。我们还可以设定多个声源深度，这种情况下， BELLHOP 对每个深度的声源依次进行计算。...STEP (m), ZBOX (m), RBOX (km) 2、绘制相干传播损失 Matlab 命令： global units units = 'km' bellhop MunkB_Coh figure...二、相干、半相干和非相干传播损失（TL） 如前所述，Runtype=“C” 就执行一次所谓的 “相干” TL 计算。
Contrastive Loss（对比损失）是一种损失函数，通常用于训练对比学习（Contrastive Learning）模型，这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。本文记录相关内容。...简介 Contrastive Loss（对比损失）是一种损失函数，通常用于训练对比学习（Contrastive Learning）模型，这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。...对比损失 对比损失大多数情况下运用在孪生网络（siamese network）中，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，也可以是一个Net两个...当 y=1（即样本相似）时，损失函数只剩下 ∑ y d^ 2 ，即原本相似的样本，如果在特征空间的欧式距离较大，则说明当前的模型不好，因此加大损失。...下图表示的就是损失函数值与样本特征的欧式距离之间的关系，其中红色虚线表示的是相似样本的损失值，蓝色实线表示的不相似样本的损失值。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153152.html原文链接：https://javaforall.cn
前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的LR等算法中 本文是根据个人自己看的《统计学方法》《斯坦福机器学习课程》及日常工作对其进行的一些总结...20 20 0 4 24 21 3 5 28 25 3 6 32 30 2 公式2 Y=8+4X 绝对损失函数求和：11 平方损失函数求和：27 公式1 Y=10+3X 绝对损失函数求和：6 平方损失函数求和...统计学习中常用的损失函数有以下几种： (1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) (2) 平方损失函数(quadraticloss...f(X)| (4) 对数损失函数(logarithmicloss function)或对数似然损失函数(log-likelihood loss function) L(Y,P(Y|X))=?...logP(Y|X) 损失函数越小，模型就越好。 总结： 损失函数可以很好得反映模型与实际数据差距的工具，理解损失函数能够更好得对后续优化工具（梯度下降等）进行分析与理解。
在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数： 平方误差损失 SVM损失 softmax损失 其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。...softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数在实际应用中非常广泛。本文将对这两种损失函数做简单介绍，包括损失函数的计算、梯度的求解以及Python中使用Numpy库函数进行实现。...损失函数 一般而言，深度学习中使用的SVM损失函数是基于 Weston and Watkins 1999 (pdf) 。...如果其他分类分数进入了红色的区域，甚至更高，那么就开始计算损失。如果没有这些情况，损失值为0。...分值的计算公式不变： f(xi;W)=W∗x 损失函数使用交叉熵损失函数，第 i 个样本的损失如下： Li=−log(efyi∑jefj) 其中正确类别得分的概率可以被表示成
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