常见损失及其推导

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布
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#机器学习

博客围绕交叉熵和均方误差展开，提及了最大似然估计和梯度等相关内容，这些都是机器学习中常见的概念，对于理解模型训练和评估有重要意义。

​​交叉熵

  • 最大似然估计
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  • 梯度
    在这里插入图片描述

均方误差

  • 最大似然估计
    在这里插入图片描述
手推SVM（三）-软间隔和损失函数的推导
多元思考力
12-08 5834
1.软间隔的提出 上一篇文章（手推SVM（二）-核方法 ）我们用核方法来解决线性不可分问题，但如果即使映射到高维空间中，仍然有部分点不能完美的区分开呢？ 如图，无论核函数怎么选取，都不能完美区分开数据，即使能完美的区分开数据，也会很容易导致过拟合的发生，这时候我们该怎么办呢？既然人在做某事的时候，能允许犯一点小错，那模型为什么就不能允许犯一点小错呢？这就是软间隔的想法，既然确实无法区分开，那我
多分类svm的hinge loss公式推导_损失函数—深度学习常见损失函数总结【图像分类|下】...
weixin_39862097的博客
11-23 1429
点击蓝字关注我们AI研习图书馆，发现不一样的精彩世界学习笔记常见损失函数总结-图像分类下篇一、前言在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是十分重大的。接下来，重点总结一下在实习工作实践中经常用到的损失函数：图像分类：softmax，weighted softmax loss，focal ...
相对相应损失
weixin_35750483的博客
12-25 207
相对损失是指相对于某一基准值的损失。这个基准值可以是一个预期的值，也可以是实际的值。例如，如果你预测了一个股票的价格，并且这个股票的实际价格比你预测的价格低了 $10 元，那么你就会产生 $10 元的相对损失。 在机器学习中，相对损失通常用于衡量模型预测的准确度。例如，均方差误差 (MSE) 就是一种常用的相对损失函数，它衡量的是模型预测的值与实际值之间的差异。 总的来说，相对损失是一种常用的衡量...
机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
weixin_41174300的博客
08-28 1988
损失函数在模型训练中的角色是衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。损失函数的输出通常是一个非负数，越接近0表示模型预测越准确。
LLMs-NTP损失函数推导
m0_46252199的博客
12-11 1849
解释了 next token prediction 中交叉熵损失的计算过程。通过优化模型预测的概率，目标是最大化正确词的概率。文章详细描述了 logits 和 targets 的含义、维度及其在损失计算中的作用，提供了清晰的推导和代码示例。
梯度（常见函数梯度推导，单层多层感知机梯度推导）
weixin_46955575的博客
08-25 939
梯度：各个变量的偏导组成的向量。
机器学习算法及其损失函数
bbbeoy的专栏
03-09 2968
[-]监督学习及其目标函数损失函数loss函数平方损失函数最小二乘法 Ordinary Least Squares平方损失Square loss的标准形式最小二乘法解线性回归最小二乘解log对数损失函数逻辑回归log损失函数的标准形式交叉熵logistic的损失函数表达式Hinge损失函数SVMHinge 损失函数的标准形式核函数感知损失感知机算法感知机算法的损失函数两者的等价指数损失函数Adab...
PCA数学原理及其简单推导过程
qq_35667901的博客
05-23 1858
对于经典特征变量选择算法主成分分析PCA，以下博主的文章非常好： 1.http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html 2.https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.matongxue.com/madocs/1025.html
机器学习公式推导
热门推荐
dabokele的博客
03-28 1万+
　　本篇笔记主要记录及推导Andrew NG的Machine Learning课程中出现的公式。 　　我们假设对于任意的分类、聚类、回归等问题在自然界中总是存在一个精确的模型与之相对应，接下来我们要做的就是根据获取的样本来反推并确定这个模型。由于我们毕竟无法遍历这个问题所有的情况，所以我们只能根据获取的样本去尽可能接近的确定这个模型。 　　公式化上面这段描述，问题对应的模型就藏在假设空间(Hy...
分类与回归问题的损失函数推导
# 分类与回归问题的损失函数推导 ## 1. 分类问题损失函数推导实践 ### 1.1 实践任务 打开 [http://mng.bz/OMJK](http://mng.bz/OMJK)，逐步运行代码，直到遇到笔图标指示的练习。在练习中，需要使用未经训练的卷积...
xgboost推导及常见问题
aift的专栏
04-07 643
文章目录XGBoost 推导思路XGBoost 详细推导过程树的生长细节分裂一个结点寻找最佳分裂点停止生长常见问题References 本篇文章仅仅是之前自己学习xgboost时的学习笔记，仅作备忘录之用。本篇文章大部分内容摘自多篇文章的精华部分，文章中及最后已注明出处，在此一并感谢各位大佬！ XGBoost 推导思路 图片来源及详细解释见：知乎文章。建议参考陈天齐大佬的PDF。 XGBoo...
交叉熵损失函数整理
Kevin.wang
07-26 4714
文章目录一.交叉熵函数的由来(推导)二.交叉熵函数直观理解三.交叉熵函数求导3.1Sigmoid + Cross-entropy3.2SoftMax + Cross-entropy四.交叉熵与SoftMax函数 一.交叉熵函数的由来(推导) 我们一共有m组已知样本, (x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i))表示第i组数据及其对应的类别标记, 其中x(i)=(1,x1i,x2i,x3i…xpi)x^{(i)} = (1, x^{i}_1,x^{i}_2,x^{i}_3…x
深度学习：生成对抗网络（GAN）详解
sweet_ran的博客
11-23 755
摘要：本文深入解析生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的核心原理、训练机制与实际应用。通过类比“师生博弈”模型，直观理解 GAN 的对抗思想，并结合数学公式揭示其优化本质。
人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 952
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1177
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
最新发布
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 680
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 726
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 691
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
基于学习的人工智能（1）机器学习
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 196
在人工智能早期，主流方法是将人类的知识和思维方式“灌输”给机器，从而让机器具备思考能力。这种基于知识的方法在定理证明和专家系统等任务中取得了巨大成功，但也存在明显缺点：首先，人类总结知识既繁琐又耗时；其次，机器只能在预设的知识框架内运行，永远难以超越人类的知识范围。尤其是进入 21 世纪后，随着数据量的爆发式增长和计算机性能的不断提高，机器能够从数据中学到的知识越来越丰富，能力也越来越强大，直接引发了新一轮人工智能浪潮。他发现，通过不断调整参数，机器仅用了 8-10 个小时便学会了超过他本人的棋艺。
卷积神经网络原理及其数学推导详解
综上所述，这份《卷积神经网络原理推导.ppt》不仅系统地讲解了CNN的基本组成单元及其功能，更通过对数学公式的严谨推导，揭示了信息在网络中流动与变换的本质规律，为深入掌握深度学习在视觉任务中的应用奠定了坚实...
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