尽管早在上世纪80年代末,神经网络就在手写数字识别上表现出色。直到近些年来,随着深度学习的兴起,神经网络才在计算机视觉领域呈现指数级的增长。现在,神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。
深度学习里面有很多的损失函数,对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了,对于L1、L2正则化也很熟悉,那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗,以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN、faster-RCNN中经常出现的smooth L1损失又是什么呢?
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。
前言: 我们学习一个算法总是要有个指标或者多个指标来衡量一下算的好不好,不同的机器学习问题就有了不同的努力目标,今天我们就来聊一聊回归意义下的损失函数、正则化的前世今生,从哪里来,到哪
常见的损失函数。 范数 损失函数中, 正则项一般是参数的 Lp 距离. L1最优化问题的解是稀疏性的, 其倾向于选择很少的一些非常大的值和很多的insignificant的小值. 而L2最优化则更多的非常少的特别大的值, 却又很多相对小的值, 但其仍然对最优化解有significant的贡献. 但从最优化问题解的平滑性来看, L1范数的最优解相对于L2范数要少, 但其往往是最优解, 而L2的解很多, 但更多的倾向于某种局部最优解. L0范数本身是特征选择的最直接最理想的方案, 但如前所述, 其不可分, 且
作者:章华燕 编辑:赵一帆 1、机器学习中常见的损失函数 一般来说,我们在进行机器学习任务时,使用的每一个算法都有一个目标函数,算法便是对这个目标函数进行优化,特别是在分类或者回归任务中,便是使用损失函数(Loss Function)作为其目标函数,又称为代价函数(Cost Function)。损失函数是用来评价模型的预测值 Y_hat=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,损失函数越小,模型的性能就越好。 设总有N个样本的样本集为(X,Y)=(
1、过拟合的解决方式有哪些,l1和l2正则化都有哪些不同,各自有什么优缺点(爱奇艺) 2、L1和L2正则化来避免过拟合是大家都知道的事情,而且我们都知道L1正则化可以得到稀疏解,L2正则化可以得到平滑解,这是为什么呢? 3、L1和L2有什么区别,从数学角度解释L2为什么能提升模型的泛化能力。(美团) 4、L1和L2的区别,以及各自的使用场景(头条)
你可能听说过“Ridge”、“Lasso”和“ElasticNet”这样的术语。这些技术术语背后的基本概念都是正规化。在这篇文章中我们将详细进行说明。
正则化的主要作用是防止过拟合,对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度,使得模型在复杂度和性能达到平衡。 常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归。但是使用正则化来防止过拟合的原理是什么?L1和L2正则化有什么区别呢?
1、过拟合的解决方式有哪些,l1和l2正则化都有哪些不同,各自有什么优缺点(爱奇艺)
不过,说是整理,事实上实际写的时候才发现,平时用的激活函数也确实比较少,毕竟做的主要都是生成、序列标注以及分类问题,而这些问题本质来说事实上也都是分类问题,因此基本都是使用的cross entropy损失函数,其他的损失函数使用确实不多。
文章来源于SAMshare,作者flora 特征锦囊:今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识,也是老生常谈的内容,在模型开发相关岗位中出场率较高的,那就是L1与L2正则化
我们已经通过多篇文章讲解了端到端的立体匹配模型的各种细节问题,不过还没有回答一个问题:这样的模型如何训练?那么这一篇文章就来谈论这个问题。
最小化目标函数时,可以看做在控制损失函数不变的情况时令正则项最小化,几何意义如下所示:蓝色圈表示没有限制的损失函数随着 w 迭代寻找着最小化的过程的 E(w) 函数等高线(同个圆上的损失函数值相同),蓝色圈和橙色圈之和就是目标函数值,目标函数最小化的点往往出现在蓝圈和橙圈相交的点即目标函数最小化的参数值 w∗ 。
在数学上我们可以证明岭估计的参数模要严格小于最小二乘估计的参数模,换句话说,我们可以认为加入$L2$正则项后,估计参数长度变短了,这在数学上被称为特征缩减shrinkage。
正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。正则化是在经验风险上面加了一个正则化项或者惩罚项,正则化函数一般是模型法则度的单调增函数,模型越负责,正则化值就越大.
对于机器学习问题,我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候,我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合,但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据,也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据,对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
在论文中看到L1正则化,可以实现降维,加大稀疏程度,菜鸟不太懂来直观理解学习一下。 在工程优化中也学习过惩罚函数这部分的内容,具体给忘记了。而正则化正是在损失函数后面加一个额外的惩罚项,一般就是L1正则化和L2正则化。之所以叫惩罚项就是为了对损失函数(也就是工程优化里面的目标函数)的某个或些参数进行限制,从而减少计算量。
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。
2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘?即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE?
机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作 ℓ 1 \ell_1 ℓ1-norm 和 ℓ 2 \ell_2 ℓ2-norm,中文称作 L1正则化 和 L2正则化,或者 L1范数 和 L2范数。
总第105篇 最近会开始一个新的系列,sklearn库中各模型的参数解释,本篇主要讲述最基础的LR模型。 模型参数详解 逻辑回归: sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver
特征锦囊:今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识,也是老生常谈的内容,在模型开发相关岗位中出场率较高的,那就是L1与L2正则化了,这个看似简单却十分重要的概念,还是需要深
论文:VIFNet: An End-to-end Visible-Infrared Fusion Network for Image Dehazing
目标函数 (object function) = 损失函数 (loss function) = 代价函数 (cost function)
最近会开始一个新的系列,sklearn库中各模型的参数解释,本篇主要讲述最基础的LR模型。
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
Jeremy Howardf 老师曾在生成对抗网络(GAN)课程中说过:「……本质上,GAN 就是另一种损失函数。」
感谢铁粉:地球球长,奉献出自己的面试经验,面经总结的非常认真、详细、用心。这是球长同学第二次无私地奉献他的面经了,上一篇面经 ( @all: 新浪 机器学习算法岗 面试实录 ) 在这里。这两篇我相信对接下来寻找机器学习、数据挖掘相关职位的小伙伴都有莫大的帮助。真的非常感动!让我们衷心祝愿地球球长同学工作顺利,心想事成!
作者:Meng Yu, Te Cui, Haoyang Lu, Yufeng Yue
第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去。如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大,而第一个模型偏差不是很大。
【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
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:
大数据文摘出品 编译:Apricock、睡不着的iris、JonyKai、钱天培 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”。其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。 在实际应用中,选取损失函数会受到
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍L1,L2正则项,引入Lp范数新概念,提出L0正则项。为了利用L1,L2正则项各自优点,提出了弹性网。实际进行模型正则化时,优先使用岭回归,如果特征数量非常多,选择弹性网。
之前介绍的文章之中,我们已多次接触到正则化方法,但没有详细的解释为什么要正则化,什么是正则化,以及L1正则化和L2正则化的区别。本次文章之中,我们将详解机器学习中正则化的概念和深度神经网络中的正则化方法。
在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重要概念,主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布,通过 q来表示 p的交叉熵可如下计算:
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——
之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结。这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结。重点讲述调参中要注意的事项。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这个博客的目的
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。(Objective = Loss + Regularization)
线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了,这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。
从数学和统计学的角度来理解过拟合和欠拟合,我们需要考虑模型的参数数量和拟合数据的程度。
作者:RayChiu_Labloy 版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处
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