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四种常见损失函数表达式
机器学习中的
损失函数
答:
损失函数
(loss function)是用来估量你模型的预测值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,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成...
机器学习系列 - 4 线性回归算法
答:
0-1
损失函数
:用来表述分类问题,当预测分类错误时,损失函数值为1,正确为0 平方损失函数:用来描述回归问题,用来表示连续性变量,为预测值与真实值差值的平方。(误差值越大、惩罚力度越强,也就是对差值敏感)绝对损失函数:用在回归模型,用距离的绝对值来衡量 对数损失函数:是预测值Y和条件概率之...
常用损失函数
答:
本文主要对比和总结了常用的几种损失函数:交叉熵损失函数、
[公式] Loss、[公式] Loss以及[公式] Smooth Loss,以及Huber Loss的特点和适用场景。首先,[公式] Loss,即平均绝对误差,衡量的是预测值与真实值的平均绝对偏差,适用于预测值变化平滑的场景。其次,[公式] MSE(均方误差)是预测值与真实值...
SVM、Softmax 损失函数
答:
再来看一下 softmax 的损失函数: 以多分类来看,
交叉熵损失函数为:对于比较常见的 one-hot 编码来看
,yi 只有一个元素值为1,其他的都是0,所以 Softmax 的损失函数求和号去掉,就转换为最开始的形式。下图有助于区分这 Softmax和SVM这两种分类器:注意点:1. 斯坦福CS231n assignment1:soft...
(二):GBDT算法梳理
答:
(1)指数损失函数表达式:(2)对数损失函数可分为二分类和多分类两种
。2.对于回归算法,常用损失函数有如下4种。(1)平方损失函数 :(2)绝对损失函数 :对应负梯度误差为:(3)Huber损失 ,它是均方差和绝对损失的折中产物,对于远离中心的异常点,采用绝对损失误差,而对于靠近中心的点则采用平方损失。
吴恩达深度学习3-逻辑回归的
损失函数
答:
损失函数
是针对单个样本的误差损失定义,而成本函数是针对整个样本集的误差损失定义,并与参数w和b相关联。成本函数的目标是找到最合适的w和b,使得整个样本集上的误差损失最小。详细分析如下:[公式]最小化损失函数等价于最大化[公式]对于单个样本,逻辑回归损失函数的
表达式
已经给出。当涉及到多个样本时...
损失函数
与鲁棒性
答:
平均绝对误差(MAE)是一种
常用的
回归
损失函数
,它是目标值与预测值之差绝对值的和,表示了预测值的平均误差幅度,而不需要考虑误差的方向(注:平均偏差误差MBE则是考虑的方向的误差,是残差的和),范围是0到∞,其公式如下所示: 均方误差(MSE)是回归损失函数中最常用的误差,它是预测值与目标值之间差值的平方和,其公式...
损失函数
| 负对数似然
答:
Loss = -\sum_{i=1}^{N} [y_i \cdot \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \cdot \log(1 - \hat{y}_i)]其中,N是样本数量,y_i是真实标签,而\hat{y}_i是模型预测的概率。优化过程 当我们优化模型以最小化这个
损失函数
时,实际上是在寻找最能准确预测标签的参数,使得每个样本的...
一起学习ML和DL中
常用的
几种loss
函数
答:
首先,CrossEntropy Loss,也称为交叉熵
损失
,基于信息熵概念,衡量预测分布与真实分布的差异。在分类任务中,它通过将样本标签概率固定为常量,简化为优化
表达式
,适用于二分类或多分类任务。接着,BCELoss和SoftMarginLoss是二分类loss
函数
,BCELoss以0和1表示类别,计算预测值与真实值的差异。SoftMargin...
算法工程师面试(四):
损失函数
答:
首先,均绝对误差(MAE)作为L1损失,其数学
表达式
简洁,稳定性较好。紧随其后,均方误差(MSE),或L2损失,其表达式同样直观,稳定性更强。对比MAE与MSE,二者各有优劣,其中Smooth L1损失在Faster R-CNN与SSD中对边框回归的
损失函数
选择中得以体现,而Huber损失则结合了MSE与MAE的优点,进一步优化了损失...
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