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深度学习中的损失函数

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向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。...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。...1.交叉熵损失作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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深度学习中损失函数和激活函数的选择

如果大家还没了解激活函数，可以参考：神经元和激活函数介绍你需要解决什么问题？和所有机器学习一样，业务目标决定了你应该如何评估是否成功。你想预测数值吗？...最后，如果你的数据中的每个项目可能属于多个类别，也就是说，每个项目可以有多个标签，那么你需要用到“分类：从多类别中预测多个标签”这部分的知识。回归：预测数值例如：预测产品的价格。...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 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

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机器学习模型中的损失函数loss function

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 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： l...Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1.

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深度学习损失函数小结

计算预测值和目标值差的平方，也称均方误差损失，MSE Loss，L2 Loss 机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数交叉熵损失（Cross Entropy Loss） ?...机器学习、深度学习分类任务中最常用的一种损失函数 Focal Loss ? 以交叉熵为基础，使模型更关注较难的样本，我们前几期有介绍过这一损失函数 Triplet Loss ?...a: anchor，p: positive，n: negative 整体优化目标是拉近a, p的距离，拉远a, n的距离，达成分类效果为什么回归任务常用均方误差损失我们可以发现，在深度学习的回归任务中...我们可以假设高斯分布的均值为0，方差为1。第i个样本的输入为xi , 模型的输出为yi^, 而它的标签为yi , 那么我们估计的yi的条件概率密度函数如下图所示。 ?...所以，在回归任务中，估计值和真值误差服从高斯分布的假设下，我们以均方误差作为损失函数来训练模型是合理的。

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深度学习 | 交叉熵损失函数

Cross Entropy Error Function 交叉熵损失函数一，信息量信息量：任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只是它们承载的信息量会有所不同。...在机器学习中，p(x)常用于描述样本的真实分布，例如[1,0,0,0]表示样本属于第一类，而q(x)则常常用于表示预测的分布，例如[0.7,0.1,0.1,0.1]。...在机器学习中，p往往用来表示样本的真实分布，q用来表示模型所预测的分布，那么KL散度就可以计算两个分布的差异，也就是Loss损失值。...，定义为： H(p,q)=-\sum_{i=1}^np(x_i)\log(q(x_i)) 因此D_{KL}(p||q)=H(p,q)-H(p) ，在机器学习中，我们需要评估label和predicts之间的差距...五，交叉熵损失函数在线性回归问题中，常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数，而在分类问题中常常使用交叉熵作为loss函数，特别是在神经网络作分类问题时，并且由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率

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深度学习之softmax损失函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。深度学习之softmax损失函数归一化向量的每个元素均大于0小于1,且和为1 ，所以可以将其看作归属各个类别的概率。...损失函数可以看作真实类别的负对数概率，希望其越小。优化：基于模型得到分值向量，根据损失函数评价参数的好坏，寻找最优的参数，是损失最小。...优化方法：梯度下降法，牛顿法机器学习一般包含两类参数：超参数和参数。超参数的数目通常不多，在10以内; 参数的数目可能很多，如卷积神经网络中有近千万个参数（权重）。...曲线拟合中，方程的次数就是超参数，多项式的系数是参数。这两种参数的调参方式不同，超参数的取值一般是人工设定的，参数值是根据参数优化算法自动寻优的。目前出现了很多超参数自动优化算法。...import numpy as np D=784 # 数据维度 k=10 # 类别数 N=128 # 样本数量 #scores是分值矩阵，每行代表一个样本 scores=np.random.randn

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深度学习中的损失函数总结以及Center Loss函数笔记

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....两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量. 典型情况下，P表示数据的真实分布，Q表示数据的理论分布，模型分布，或P的近似分布。...2、占据的面积有点大.通常情况下,我们希望每一类只占很小一部分.因为手写字符很多啊,这些数字就占了这么大地方,如果新来了英文字母呢...也就是我们期望模型能识别出在训练数据的标签中没有的分类。...总结 1、一种新的loss函数,看起来效果不错,而且也更加符合认知,生成的模型鲁棒性可能更好. 2、本质是度量学习,经常应用在分类领域,原理简单,计算复杂度不大,经常能提升效果. 3、有点使用空间换取时间的意思...输入如果已经是一维的，则该动作其实无必要 labels = tf.reshape(labels, [-1]) # 根据样本label,获取mini-batch中每一个样本对应的中心值

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机器学习中的损失函数

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？...经验风险与期望风险模型F(X)关于训练集的平均损失称为经验风险或经验损失（因为训练集是历史数据，是以往的经验的数据，所以称为经验风险），记作Remp。...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。...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。

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深度学习中的损失函数总结以及Center Loss函数笔记

两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量. 典型情况下，P表示数据的真实分布，Q表示数据的理论分布，模型分布，或P的近似分布。...数值稳定性问题 center Loss损失函数开始正题. 以mnist数据集为例....2、占据的面积有点大.通常情况下,我们希望每一类只占很小一部分.因为手写字符很多啊,这些数字就占了这么大地方,如果新来了英文字母呢...也就是我们期望模型能识别出在训练数据的标签中没有的分类。...总结 1、一种新的loss函数,看起来效果不错,而且也更加符合认知,生成的模型鲁棒性可能更好. 2、本质是度量学习,经常应用在分类领域,原理简单,计算复杂度不大,经常能提升效果. 3、有点使用空间换取时间的意思...输入如果已经是一维的，则该动作其实无必要 labels = tf.reshape(labels, [-1]) # 根据样本label,获取mini-batch中每一个样本对应的中心值

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『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 ---- 0....一般的度量学习包含以下步骤： Encoder编码模型：用于把原始数据编码为特征向量（重点如何训练模型）相似度判别算法：将一对特征向量进行相似度比对（重点如何计算相似度，阈值如何设定） ?...基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派：网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network）损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...这使得模型的预测仅取决于 W 和 X 之间的角度。 ? 6. CosFace cosface的loss函数如下： ? 上式中，s为超球面的半径，m为margin。 7.

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『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

一般的度量学习包含以下步骤： Encoder编码模型：用于把原始数据编码为特征向量（重点如何训练模型）相似度判别算法：将一对特征向量进行相似度比对（重点如何计算相似度，阈值如何设定） ?...基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派：网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network）损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...总结来说： Softmax训练的深度特征，会把整个超空间或者超球，按照分类个数进行划分，保证类别是可分的，这一点对多分类任务如MNIST和ImageNet非常合适，因为测试类别必定在训练类别中。...这使得模型的预测仅取决于 W 和 X 之间的角度。 ? 6. CosFace cosface的loss函数如下： ? 上式中，s为超球面的半径，m为margin。 7.

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深度学习-softmax损失函数「建议收藏」

softmax损失函数 softmax函数定义 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到(0,1)区间内，可以看成概率来理解，从而进行多分类！...softmax计算公式，假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值为： Si=ei∑jej S_i = \frac{e^i}{\sum_j e^j} 对于...softmax定义比较简单，当我们在应用多分类的时候一般来说找概率最大的那一个值即可。...softmax的相关求导当我们对分类的loss进行改进的时候，我们要通过梯度下降，要对Loss对每个权重进行求偏导。...损失函数为交叉熵损失函数： Loss=−∑yilnai Loss = -\sum y_ilna_i 其中y代表我们的真实值，a代表softmax求出的值。i代表节点号。

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干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结...在现有的DNN模型中，我们可以将输出层第i个神经元的激活函数定义为如下形式： ? 这个方法很简洁漂亮，仅仅只需要将输出层的激活函数从Sigmoid之类的函数转变为上式的激活函数即可。...尤其是梯度消失，是限制DNN与深度学习的一个关键障碍，目前也没有完全攻克。什么是梯度爆炸和梯度消失呢？...而对于梯度爆炸，则一般可以通过调整我们DNN模型中的初始化参数得以解决。...激活函数和对数似然损失函数； 3）ReLU激活函数对梯度消失问题有一定程度的解决，尤其是在CNN模型中。

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深度学习基础知识（六）--- 损失函数

，它相当于直接令 y=1来算损失，也就是上面交叉熵损失公式中，后面那一部分直接为0，只保留了前部分。...NLL-loss（Negative Log Liklihood）负对数似然概率在pytorch的交叉熵损失函数定义中，有这么一句话：交叉熵损失是将 Logsoftmax 和 NLLLoss结合到一起了..., 也就是说 NLLLoss 要求的输入是对数似然概率，log-probabilities，也就是应接受 Logsoftmax的结果，它本身的定义为：但是由于pytorch中指定它接受的已经是经过...Logsoftmax处理过的数据，所以实际的运算为：即对输入的Logsoftmax数据前面乘上一个权重然后求负数，再对batchsize 求和（最多再取个平均） 5.BCEwithlogits-loss...BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步不然的话，使用BCEloss就是要先对数据进行 sigmoid函数操作，然后将结果再输入BCELoss求损失值，有点类似于

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【深度学习实验】线性模型（一）：使用NumPy实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

一、实验介绍使用Numpy实现线性模型搭建构造损失函数计算损失值二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....定义线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...定义数据生成了一个形状为(5, 1)的随机输入数据x，每个元素都是在0到1之间的随机数。生成了一个形状为(5,)的目标值y，包含了5个标签（1或-1），用于模型训练和损失计算。...调用函数调用linear_model函数，传入输入数据x，得到模型的预测值prediction。调用loss_function函数，传入目标值y和预测值prediction，得到损失值loss。...通常情况下会使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，并根据训练数据不断更新模型的参数，具体内容请听下回分解。

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

机器学习及相关算法和技术从根本上涉及设计、实现和训练算法，以识别数据中的模式并执行预测或分类。机器学习算法通过不同的方法进行学习，但机器学习算法和模型的学习过程的一个基本组成部分是损失函数。...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。...影响模型行为：某些损失函数可能会影响模型的行为，例如对数据异常值更加稳健或优先处理特定类型的错误。让我们在后面的部分中探讨特定损失函数的作用，并建立对损失函数的详细理解。什么是损失函数？...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。

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【深度学习实验】线性模型（三）：使用Pytorch实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

一、实验介绍使用Pytorch实现线性模型搭建构造损失函数计算损失值二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....定义线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...定义损失函数loss_function 这里使用的是均方误差（MSE）作为损失函数，计算预测值与真实值之间的差的平方。...打印数据的信息，包括每个样本的输入值x和目标值y。...通常情况下会使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，并根据训练数据不断更新模型的参数，具体内容请听下回分解。

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损失函数、梯度下降，深度学习的基础全打通！

今天本文将会继续介绍神经网络的一些基础内容。损失函数在早年的时候，深度学习这个概念并没有从机器学习当中单独拆分出来，神经网络也是机器学习模型的一种，也是一个部分。...既然神经网络也是机器学习的一个部分，那么神经网络模型同样需要损失函数。损失函数的作用是量化模型当前的性能，由于是程序执行，我们需要有一个明确的指标告诉我们模型的能力究竟如何。...另外模型训练也需要一个学习的目标，缩小损失函数就是模型学习的目标。...深度学习常用的损失函数也是两种，和机器学习一样，我们简单复习一下：均方差均方差一般用来回归模型，它可以写成：这里的k表示样本的维度，表示的是样本第k维的真实值，而模型在k维度上的输出。...mini-batch学习由于深度学习的使用场景的数据量往往很大，比如在推荐系统当中，我们的训练样本量至少是百万起步。对于这么大的数据量我们显然是不可能采用全量学习的，每次的训练必须要进行采样。

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深度学习中常用的损失函数loss有哪些？

今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss)，覆盖分类，回归任务以及生成对抗网络，有了目标才能去优化一个模型。...作者&编辑 | 言有三 1 什么是损失函数在机器学习中，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，损失函数越小，一般就代表模型的鲁棒性越好，正是损失函数指导了模型的学习...可以看出，0-1 loss无法对x进行求导，这在依赖于反向传播的深度学习任务中，无法被使用，0-1 loss更多的是启发新的loss的产生。...【技术综述】有三说GANs（上）原始的用于生成图片的GAN的损失函数包括了生成式模型和判别式模型两部分，如今GAN被用于各类任务，其他的各种损失也加入了进来，不过我们这里还是专门针对GAN的基本损失进行讲述...原始的GAN的损失使用了JS散度，两个分布之间越接近，它们的JS散度越小，但实际上这并不适合衡量生成数据分布和真实数据分布的距离，相关的分析已经非常的多了，本文如果展开就太长了，因此直接给解决方案。

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深度学习中常见的损失函数（摘自我的书）

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。...在深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的仍是对数似然损失函数，如下所示： ?...这个函数的输入是logits和targets，logits就是神经网络模型中的W*X矩阵，注意不需要经过sigmoid，因为在函数中会对其进行sigmoid激活，而targets的shape和logtis...值得一提的是，当最后分类函数是sigmoid和softmax时，不采用平方损失函数除上文中提到的样本假设分布不同外，还有一个原因是如果采用平方损失函数，则模型权重更新非常慢，假设采用平方损失函数如下式所示...以上主要讲了损失函数的常见形式，在神经网络中应用较多的是对数损失函数（交叉熵）和平方损失函数。

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