损失函数和过拟合

最新推荐文章于 2025-01-27 20:13:22 发布
最新推荐文章于 2025-01-27 20:13:22 发布
阅读量1.9k 收藏
点赞数
分类专栏： tensorflow 文章标签： 神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DAN_L/article/details/106992058
版权
本文介绍了神经网络中常见的损失函数，包括二次代价函数和交叉熵代价函数，以及它们在不同激活函数下的适用场景。此外，还讨论了对数似然代价函数在深度学习中的应用。最后，提出了防止过拟合的三种方法：增加数据集、正则化和Dropout技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、二次代价函数(quadratic cost)
在这里插入图片描述
其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示样本的总数。为简单起见 ，同样一个样本为例进行说明，此时二次代价函数为：
在这里插入图片描述
a=σ(z), z=∑Wj*Xj+b
σ() 是激活函数
假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小，权值w和偏置b的梯度推导 如下：
在这里插入图片描述
其中，z表示神经元的输入，σ表示激活函数。w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比，激活函数的 梯度越大，w和b的大小调整得越快，训练收敛得就越快。
假设我们的激活函数是sigmoid函数：
在这里插入图片描述
二、交叉熵代价函数(cross-entropy)
换一个思路，我们不改变激活函数， 而是改变代价函数，改用交叉熵代价函数：

最低0.47元/天 解锁文章
过拟合、正则化和损失函数
平原的博客
07-10 6070
一、过拟合： 过度的拟合了训练数据， 而没有考虑到泛化能力。 模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集上表现先好后差。 这也正是过拟合的特征！ 发生过拟合的主要原因可以有以下三点： （1） 数据有噪声 （2） 训练数据不足， 有限的训练数据 （3） 训练模型过度导致模型非常复杂 二、正则化： 一、概念 L1范数： 当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对...
Pytorch深度学习笔记（02）--损失函数、交叉熵、过拟合与欠拟合
weixin_45788643的博客
04-19 2370
一、损失函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值与真实值的差异程度，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 常用损失函数小结 平方损失 0-1损失 Log损失 Hinge损失 指数损失 感知损失 二、交叉熵损失函数详解 一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数。 交叉熵 主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念。 信息量 信息量的大小与信息发生的概率成反比。概率越大，信息量越小。概率越小，信息量
机器学习线性回归之损失函数与过拟合
weixin_43484614的博客
05-09 1063
自我记录总结之用，可能不适合他人。 预测值用y冒表示。真值用y表示。 残差(Residual) = R = y - y冒。 残差平方 = #beginR^2#end 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，...
拟合损失函数
最新发布
一个专注于机器学习基础与实战的技术博客，内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念，记录学习过程中的思考与总结，适合机器学习爱好者和从业者参考。
01-27 761
使用最小二乘法进行线性拟合，即，hθxθ0θ1xhθ​xθ0​θ1​x其中，θ0\theta_{0}θ0​和θ1\theta_{1}θ1​是参数，需要通过已经给出的数据进行拟合，这里不进行具体的计算.Jθ0θ112m∑i1mhθxi−yi2Jθ0​θ1​2m1​i1∑m​hθ​xi−yi2即线性拟合的目的即是达到minθJθ0θ1min。
神经网络中的损失函数与拟合问题
weixin_43178683的博客
07-06 1318
本博客为个人学习专用，内容来自书本，网络资料等做出的总结
机器学习（一）—— 过拟合（Overfitting）、正则化与损失函数
Work hard
08-16 823
过拟合、正则化和损失函数什么是过拟合如何解决过拟合？正则化（regularization）损失函数平方损失函数（最小二乘法）对数损失函数指数损失函数 什么是过拟合 过拟合：经训练出的模型在训练集上表现很好，可能将训练集的一些特点当做所有样本都具有的特点，导致在新的样本上的误差变大，泛化能力差。 欠拟合：对训练集的一般性质尚未学好 如何解决过拟合？ 方法一：增加数据量 方法二：运用正则...
深度学习基础---激活函数/损失函数/过拟合和欠拟合
weixin_43444329的博客
04-30 870
深度学习基础（激活函数、损失函数、过拟合和欠拟合）
machine-learning.rar_三角函数 拟合_三角函数拟合_三角核函数_函数拟合_过拟合
07-14
总的来说，这个资料包提供了关于使用三角函数进行函数拟合的实践，特别是如何通过最小二乘法和三角核函数来处理数据，并通过适当的策略避免过拟合。通过学习和理解这些内容，我们可以更好地理解和应用这些技术于实际...
过拟合和欠拟合学习笔记
01-20
通常指得是L2范数正则化，是在损失函数中再加一个正则项λ2n\frac{λ}{2n}2nλ​，其中超参数λ>0λ>0λ>0，损失函数如下 J(W,b)+λ2n∣w∣2J(W,b)+\frac{λ}{2n}|w|^2J(W,b)+2nλ​∣w∣2， L2范数表示向量元素的...
斯坦福公开课《机器学习》笔记3——过拟合、避免过拟合的损失函数
靡不有初，鲜克有终
04-16 923
1.过拟合（overfitting）1）定义过拟合：如果有很多特征变量，则训练出来的假设函数模型会对训练样本拟合的很好，但是对于新加入的数据，假设函数模型不能拟合的很好，又称为High Variance。欠拟合：则是假设函数不能对训练样本进行很好的拟合，又称为High Bias。2）如何处理过拟合：1>减少特征变量的数量（但是这样也减小了数据的信息） 手动减小特征变量数量利用算法自动减小特征...
机器学习术语（假设函数、损失函数、过拟合、欠拟合）
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
11-05 1064
机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。
机器学习 --名词解释（损失函数、正则、过拟合、欠拟合）
这里是标题
04-27 732
损失函数：https://blog.youkuaiyun.com/shenxiaoming77/article/details/51614601正则化：https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.htmlTensorFlow 入门：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html...
【北京大学】Tensorflow2.0学习率、激活函数、损失函数、优化器、过拟合和欠拟合
BetterBench的博客
11-05 1008
1 本讲知识结构 （１）目标：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数 （２）知识结构 • 预备知识 • 神经网络复杂度 • 指数衰减学习率 • 激活函数 • 损失函数 • 欠拟合与过拟合 • 正则化减少过拟合 • 优化器更新网络参数 2 预备知识 （１） tf.where() 条件语句为真返回Ａ，为假返回Ｂ tf.where(条件语句，真返回A，假返回B) a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,3,4,5]) c =
回归问题：采用SSE作目标函数去拟合一元一次、二元一次、n 元一次、n 元 n 次函数来构造损失函数，并可做梯度下降得到局部最优解（即普通最小二乘法 OLS）
chizi15的博客
10-14 5035
回归问题：采用最小二乘法拟合多元多次函数来构造损失函数 第一张图是当模型为一元一次函数时的情况，以及其loss函数（二元二次函数）的图像是如何由函数的子项形成的，以及二元二次函数梯度的不同对学习率的影响。一般来说采用全量梯度下降时函数图像最陡，批量梯度下降次之，随机梯度下降或者说逐样本梯度下降最缓。 第二张图是采用逐样本梯度下降的情况。 第三张图是模型为二元一次函数时的情况，这时其loss函数...
损失函数(Loss Function)一文详解-回归问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析
热门推荐
master_hunter的博客
11-01 1万+
损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知，而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的非常深入。故本篇文章将结合实际Python代码实现损失函数功能，以及对整个损失函数体系进行深入了解。
神经网络中的常用损失函数以及正则化缓解过拟合
weixin_45187794的博客
08-20 1151
1）损失函数（loss）:预测值（y）与已知答案（y_）的差距 神经网络优化目标：loss最小 三种常见损失函数 Ce（Cross Entropy（交叉熵）） 自定义损失函数 Mse（Mean Squared Error ） 1.1)均方误差mse：MSE（y_,y）=2/n Loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) 1.2)自定义损失函数：loss(y_,y)=(根据需要定义) 1.3)交叉熵损失函数CE（Cross Entropy）:表征两个概率分布之间的距离H
回归问题：采用最小二乘法拟合多元多次函数来构造损失函数
weixin_30753873的博客
10-14 406
第一张图是当模型为一元一次函数时的情况，以及其loss函数（二元二次函数）的图像是如何由函数的子项形成的，以及二元二次函数梯度的不同对学习率的影响。一般来说采用全量梯度下降时函数图像最陡，批量梯度下降次之，随机梯度下降或者说逐样本梯度下降最缓。 第二张图是采用逐样本梯度下降的情况。 第三张图是模型为二元一次函数时的情况，这时其loss函数为三元二次函数。 ...
机器学习-损失函数
Bryan__的专栏
05-06 3928
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，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，
softmax损失函数过拟合
07-27
softmax损失函数本身并不会导致过拟合问题。过拟合通常是指模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的情况。过拟合往往是由于模型过于复杂，拟合了训练集中的噪声或细节。 softmax损失函数常用于多分类问题，它通过计算每个类别的概率来衡量模型的预测与真实标签之间的差异。它在训练过程中可以帮助模型调整权重，使得预测结果更接近真实结果。 如果在使用softmax损失函数时出现过拟合问题，可能是因为模型过于复杂或者训练数据量过小。解决这个问题的方法有： 1. 增加训练数据量：更多的数据可以提供更多的样本，减少模型对噪声的敏感性。 2. 正则化方法：如L1正则化和L2正则化，可以通过约束模型的权重来减少模型的复杂度。 3. 提前停止训练：在训练过程中监控模型在验证集上的性能，当性能不再提升时停止训练，避免过拟合。 4. 简化模型结构：可以减少模型的层数或减少隐藏单元的数量，降低模型的复杂度。 5. Dropout正则化：在训练过程中，以一定概率随机将部分神经元的输出置为0，可以减少神经网络的复杂度，避免过拟合。 需要根据具体情况选择适合的方法来解决过拟合问题。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值