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详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

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 范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下:L2损失函数L1损失函数不是非常的鲁棒(robust)鲁棒稳定解不稳定解总是一个解可能多个解总结:实际上我们发现,其实所谓的L1_Loss与L2_Loss 三、smooth L1损失函数其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢? smooth L1损失函数为: smooth L1损失函数曲线如下图所示,作者这样设置的目的是想让 smooth L1损失函数曲线四、总结从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在[-1,1]区间外,实际上就是L1损失,这样就解决了离群点梯度爆炸的问题

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详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

前言 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 L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下: L2损失函数 L1损失函数 不是非常的鲁棒(robust) 鲁棒 稳定解 不稳定解 总是一个解 可能多个解 总结:实际上我们发现,其实所谓的L1 三、smooth L1损失函数 其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢? smooth L1损失函数为: ? smooth L1损失函数曲线 总结:从上面可以看出,该函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就是L2损失,这样解决了L1的不光滑问题,在[-1,1]区间外,实际上就是L1损失,这样就解决了离群点梯度爆炸的问题

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    损失函数系列】softmax loss损失函数详解

    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。

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    损失函数

    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。 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。 一定程度上,L1也可以防止过拟合。 下面以一个二分类问题为例,演示给模型的目标函数添加自定义L1和L2正则化项的方法。 这个范例同时演示了上一个部分的FocalLoss的使用。

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    损失函数】常见的损失函数(loss function)总结

    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 ?

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    softmax损失函数

    假设有K个类别,Softmax计算过程为: image.png softMax的结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布,该函数是单调增函数,即输入值越大,输出也就越大,输入图像属于该标签的概率就越大 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.

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    损失函数综述

    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 (5)对数损失函数(Log Loss): 对数损失函数也是常见的一种损失函数,常用于逻辑回归问题中,其标准形式为: ? (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。其数学公式为: ? 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。

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    softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数

    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

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    损失函数losses

    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损失函数和正则化项组成。 等参数指定权重使用l1或者l2正则化项,此外还可以用kernel_constraint 和 bias_constraint等参数约束权重的取值范围,这也是一种正则化手段。 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。

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    损失函数详解

    编辑 | sunlei 在任何深度学习项目中,配置损失函数是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。损失函数可以为神经网络提供很多实际的灵活性,它将定义网络的输出如何与网络的其他部分连接。 我们用于二元分类的损失函数称为二元交叉熵(BCE)。该函数有效地惩罚了用于二值分类任务的神经网络。让我们看看这个函数的外观。 ? 二元交叉熵损失图 如您所见,有两个单独的函数,每个函数对应一个Y值。 二元交叉熵全方程 这个丢失函数也称为日志丢失。这就是为二值分类神经网络设计损失函数的方法。现在让我们来看看如何定义多类分类网络的损失。 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。 回归损失是通过直接比较输出值和真实值来计算的。 我们在回归模型中最常用的损失函数是均方误差损失函数。在这里,我们只需计算Y和Y_pred之间的差的平方,然后对所有数据求平均值。假设有n个数据点: ?

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    损失函数漫谈

    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: ?

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    损失函数清单

    qr-code.png 损失函数(Loss Function)用来估量模型的预测值 ? 与真实值 ? 的不一致程度。这里做一个简单梳理,以备忘。 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。 该函数分三段 ? 线性 ? 二次 ? 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 ?

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    损失函数详解

    (penalty term),它可以是L1,也可以是L2,或者其他的正则函数。 整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的$\theta$值。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。 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。

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    MSELoss损失函数

    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。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。 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。

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    softmax损失函数

    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。

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    损失函数与风险函数

    引言 我们需要一定的准则来评估不同机器学习模型的优劣,这就引申出损失函数和风险函数损失函数:评估模型单次预测的好坏 风险函数:度量平均意义下模型的好坏 损失函数的定义 监督学习是在假设空间 ? 作为决策函数,对于给定的输入 ? ,由 ? 给出相应的输出 ? ,用损失函数来衡量预测值 ? 和真实值 ? 之间的差距,它是一个非负实值函数,记作 ? 。 常用的损失函数 1. 0-1损失函数 ? 平方损失函数 ? 3. 绝对损失函数 ? 4. 对数似然损失函数 ? 风险函数损失函数越小时意味着模型拟合效果越好,损失函数的期望是: ? 这是理论上模型 ? 关于联合分布 ? 的平均意义下的损失,称为风险函数(或者期望损失)。 1.风险函数与监督学习的关系 监督学习的目的就是选择令期望风险最小化的模型,但是由于联合分布 ? 例如极大似然估计就是经验风险最小化的一个例子(在模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时等价)。

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    softmax、softmax损失函数;交叉熵、交叉熵损失函数

    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

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    常见的损失函数

    损失函数是用来评价模型的预测值Y^=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,损失函数越小,模型的性能就越好。 那么总的损失函数为:(X,Y)=(xi,yi) L=∑i=1Nℓ(yi,yi^) 常见的损失函数ℓ(yi,yi^)有一下几种: Zero-one Loss Zero-one Loss:即0-1损失,它是一种较为简单的损失函数 因此log类型的损失函数也是一种常见的损失函数,如在LR(Logistic Regression, 逻辑回归)中使用交叉熵(Cross Entropy)作为其损失函数。即: ? 规定: ? Structural risk),那么损失函数变为: ? 其中λ是正则项超参数,常用的正则方法包括:L1正则与L2正则,详细介绍参见:防止过拟合的一些方法。 各损失函数图形如下: ?

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    损失函数是机器学习里最基础|:损失函数的作用

    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。

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    SVM, Softmax损失函数

    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) 。 损失函数 Softmax 函数是 Logistic 函数的推广,用于多分类。 通过在该数据集上实现基本的 softmax 损失函数 和 SVM 损失函数以及可视化部分结果,可以加深对算法的理解。

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