一些损失函数公式

最新推荐文章于 2025-06-04 16:45:20 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZHO9504/article/details/81714235
本文介绍了机器学习中常见的几种损失函数，包括0-1损失函数、交叉熵损失函数、平方损失函数及Hinge损失函数，旨在为读者提供一个全面了解损失函数的基础知识。

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

（会持续更新）

 0-1 损失函数

 

交叉熵损失函数

 

平方损失函数

 

Hinge 损失函数

 

深度学习中常用的部分损失函数及其数学公式
weixin_45371989的博客
09-27 3876
记录了一些各类常用的损失函数及其数学公式，以便记忆。。
vc++画线段的函数_word2vec的损失函数
weixin_39692037的博客
11-24 203
虽然word2vec常被当作无监督，但是其训练过程跟有监督基本差不多，原始的word2vec暂时不考虑负采样和huffman tree，其损失函数就是多元交叉熵：多元交叉熵的公式：以传统机器学习来说，这里的Zj就是某个类别的预测概率，yj=0或者1，我们假设有3个类别，模型对样本A的预测结果为[0.2,0.5,0.3]，A的实际标签为[0,1,0]，则仅仅计算中间为1的那一项（其实就是样本对应的真...
损失函数公式
qq_40149035的博客
08-15 323
1.损失函数：单个样本的差异 2.代价函数：所有样本的差异求平均 3.目标函数：代价函数+正则化（一些约束条件）
深度学习损失函数大揭秘：从原理到代码，一文搞定！
最新发布
qiutesting的博客
06-04 604
损失函数原理适用场景Softmax将原始分数转换为概率分布分类任务中模型输出层，将 logits 转换为概率交叉熵损失衡量模型预测概率分布和真实概率分布之间的差异分类任务，尤其是多分类任务MAE 损失计算预测值和真实值之间差的绝对值的平均值回归任务，也可用于简单分类概率回归理解MSE 损失计算预测值和真实值之间差的平方的平均值回归任务，也可用于理解损失函数设计Smooth L1 损失融合 MAE 和 MSE 的优点，对小错误和较大错误有不同惩罚方式目标检测等任务。
常用损失函数公式整理
Silver__Wolf的博客
01-22 785
130856474 <-- 在这里。原始的Latax文件可以进群拿哦。Smooth L1损失函数。
损失函数详解
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
05-09 609
选择损失函数时，需要考虑模型的类型（如回归或分类）、数据的特点（如是否含有离群点）、以及优化算法的适用性。每种损失函数都有其优势和局限性，理解它们的工作原理对于设计有效的机器学习模型至关重要。
【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解
01-07
在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1...
自定义损失函数长短期神经网络，自定义损失函数LSTM神经网络（代码完整，数据齐全，公式齐全）
08-18
基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行回归预测，自定义损失函数，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科...
损失函数（loss function）PPT
11-11
损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即...
【目标检测】损失函数：不同损失函数概念及其代码实现
chu-xia的博客
01-22 4810
本篇文章介绍目标检测中不同的损失函数概念及其代码实现。目标检测主要任务为实现目标的分类与定位类别/置信度损失位置损失。
常用的损失函数
qq_35892623的博客
11-15 522
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/losses/cosine_distance   网络结构 告诉公路网 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1505.00387.pdf   残差网络：https://arxiv.org/pdf/1605.06431.pdf  ...
球面波及点源公式
03-12
脉动球源是进行着均匀涨缩振动的球面声源，也就是在球源表面上各点沿着径向作同振幅、同相位的振动。显然这是一种理想的辐射情况，虽然在实际生活中很少遇到，但对它的分析具有一定的启发意义，特别是如果应用点源 ( 小脉动球源 ) 的组合来处理任何复杂的面声源，那么这种球源就可以说是最基本的声源了。
机器学习——损失函数
macan的博客
09-22 2480
机器学习——损失函数前言一、分类问题的损失函数1、0-1损失（one-zero loss）2、Log Loss3、Focal Loss4、相对熵、KL散度（Relative Entropy/Kullback-Leibler Divergence）5、指数损失（Exponential Loss）6、Hinge Loss二、回归问题的损失函数1、均值平方差（Mean Squared Error,MSE...
机器学习--损失函数
weixin_42367888的博客
06-08 1898
损失函数根据具体的任务和目标会有所不同。均方误差（Mean Squared Error, MSE）适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。MSE{MSE}MSE1n∑i1nyi−yi2n1​∑i1n​yi​−y​i​2其中，yi( y_i )yi​是真实值，yiy​i​是预测值，n( n )n是样本数量。均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）
线性回归中的损失函数的数值表达式及向量表达式推导详解
weixin_71894495的博客
07-23 1843
本文通过一元线性回归为例推导出损失函数，并扩展成通用的多元线性回归方程的损失函数，以实际数据为例，转换为向量的表达形式
损失函数有哪些？
weixin_41168869的博客
07-24 1584
在分类问题中，模型输出的是每个类别的概率，交叉熵损失函数用于衡量模型预测的概率分布与真实标签的差异。它的思想是在训练分类器时，让所有正确分类的样本离分类超平面的距离最远，并且所有错误分类的样本都被正确分类。Hinge损失函数的值在正确分类的样本处为0，而在错误分类的样本处等于预测值和真实值的差距。MSE是回归问题中最常见的损失函数之一。它的思想是，计算真实标签的概率分布与模型预测的概率分布之间的差异。这些损失函数都是在机器学习和深度学习中常见的重要损失函数，它们能够帮助我们评估模型的性能并优化模型的参数。
损失函数汇总及手撕代码实现
Xbusiwang的博客
02-04 1744
汇总损失函数和代码实现
如何学损失函数
qq_20945297的博客
06-01 499
今天无意间看到了logistic回归的pytorch的实现，抱着他山之石可以攻玉的态度，阅读了一下代码，突然发现在其代码中的网络搭建部分只有一个Linear层，却不见softmax层（使用的是mnist数据集进行识别的所以要用到softmax回归），但是遍观其全体代码依然没有痕迹，这是我便奇了怪了，由于之在纯python和tf框架上敲过这个代码，所以对这一情况感觉很是奇怪，难道只用一个linear...
损失函数简介
weixin_46319994的博客
02-25 4183
损失函数的作用：衡量模型预测的好坏。 简单来说就是，损失函数就是用来表现预测与真实数据的差距程度。 令 真实值 为Y，预测值为 f(x)，损失函数为L( Y , f(x）），关系如下： 损失函数（loss funtion）是用来估量模型的预测值和真实值的不一样程度，它是一个非负实值函数。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 例子： X：门店数 Y：销量 我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大概门店和销量的关系是怎么样的呢？ 我们根据图上的点描述出一条直线： .
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