机器学习-损失函数的选择

最新推荐文章于 2025-07-16 21:49:56 发布
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博客探讨了二分类、多分类与多标签问题的区别，并提及对应损失函数的选择，聚焦于信息技术领域的分类问题及相关函数知识。
常见损失函数Loss Function的选择(regression problem)
tostq的专栏
02-28 2027
回归损失函数Loss Function，regression problem，A General and Adaptive Robust Loss Function，huber loss，MSE，MAE，Quantile loss，Log-cosh loss，𝜖-insensitive
深入浅出语言模型（四）——BERT的后浪们（RoBERTa、MASS、XLNet、UniLM、ALBERT、TinyBERT、Electra）
一个nlp探险者的博客
07-22 4794
引言 上一节我们讲到了BERT，如果要用一句时下正流行的话来形容 BERT 的出现，这句话大概再恰当不过： 一切过往， 皆为序章。 Bert出现之后，研究者们开始不断对其进行探索研究，提出来各式的改进版，再各类任务上不断超越Bert。针对Bert的改进，主要体现在增加训练语料、增添预训练任务、改进mask方式、调整模型结构、调整超参数、模型蒸馏等。下面对近年来Bert的改进版本的关键点做叙述。 上一章说了BERT模型存在一些缺点。 所以，AR方式所带来的自回归性学习了预测 token 之间的依赖，这是
如何选择回归损失函数
qq_34555202的博客
09-07 4310
无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。 损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（...
如何选择合适的损失函数，请看......
AI科技大本营
06-18 9090
翻译 | 张建军编辑 | 阿司匹林出品 | AI科技大本营【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组...
如何选择合适的损失函数
ZJQ的博客
08-27 1894
如何选择合适的损失函数 1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss） 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失） 如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值，那么我们应该使用MSE。L2 如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏，那么我们应该选择MAE作为损失。L1 3、Huber Loss，平滑的平均绝对误差 为
机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数
lmy050813的博客
03-22 6426
损失函数是指一种将一个事件（在一个样本空间中的一个元素）映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。信息熵的值越小，表示系统的不确定性越低。例如，在机器学习中，相对熵常用于比较真实数据的分布和模型预测的分布之间的差异，以评估模型的性能。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。上面说的都是一个样本的时候，多个样本的表达式是:多个样本的概率即联合概率，等于每个的乘积。
AI基础：机器学习的损失函数
10-11
【AI基础：机器学习的损失函数】 在人工智能和机器学习领域，损失函数是评估模型预测结果与实际数据间差异的关键工具。损失函数（Loss Function）衡量的是模型预测值f(x)与真实值y的不一致程度，是优化过程中的核心...
机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解
m0_62881487的博客
09-15 2830
代价函数：代价函数（Cost Function）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。它用于衡量模型在所有样本上的平均表现。代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。损失函数：损失函数（Loss Function）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。它用于衡量模型在每个单独样本上的表现。对于训练过程来说，我们希望所有样本上的损失函数之和最小。
机器学习--损失函数常用的凸优化算法
weixin_35733800的博客
03-30 1638
一 无约束条件下损失函数的凸优化算法 1 牛顿法（不推荐使用） 1）函数为可微凸函数，已知某点的函数值，求解该点的的方法 2）算法流程 第一步：令 第二步：计算 第三步：计算 第四步：更新 第五步：重复上述步骤（迭代），直至 2 梯度下降法 1）算法流程 第一步：假定函数，为n元自变量 第二步：初始化 第三步：计算负梯度 ...
大白话讲解机器学习-损失函数
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骆驼分析师的博客
01-31 3万+
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。
常见损失函数 & 损失函数选择方法
Donald Su
09-26 9609
文章目录0. 定义1. 均方误差2. 交叉熵误差3. mini-batcg中的损失函数 神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态，然后以这个指标为基准，寻找最优权重参数，这个指标就是损失函数(loss function)。 如上介绍，神经网络损失函数（loss function）也叫目标函数（objective function）的作用：衡量神经网络的输出与预期值之间的距离，以便控制、调节参...
损失函数的选择
kinkinhe的博客
04-12 1584
损失函数的选择
机器学习损失函数梳理
SZ-crystal
02-15 1476
没有一个适合所有机器学习算法的损失函数。针对特定问题选择损失函数涉及到许多因素，比如所选机器学习算法的类型、是否易于计算导数以及数据集中异常值所占比例。 文章目录均方误差/平方损失/L2 损失(MSE)平均绝对误差/L1 损失平均偏差误差（mean bias error）Huber损失函数Hinge Loss/多分类 SVM 损失交叉熵损失/负对数似然Log-Cosh损失Focal loss 均方...
机器学习损失函数选择
Taiyang625的博客
09-30 852
深度学习，激活函数，损失函数，随记
【人工智能99问】损失函数有哪些，如何选择？(6/99)
最新发布
EnHengNa的博客
07-16 1317
损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习的核心组件，用于量化模型预测与真实值之间的差异，并指导模型优化方向。本文系统性地介绍损失函数的分类、特点及适用场景，涵盖。实际应用中，常需结合任务特性进行实验验证（如多任务学习中的加权损失组合）。适用于输入或输出为序列的任务（如语音识别、机器翻译）。适用于输出具有内部结构的任务（如NER、图像分割）。适用于离散标签预测（如图像分类、文本分类）。适用于连续值预测（如房价、温度预测）。，并提供实际应用中的选择建议。
【机器学习】损失函数的选择总结
sbb8177919的博客
10-22 1402
选择损失函数是深度学习中的关键决策，因为在不同的项目中，有些损失函数计算的损失梯度下降得快，而有些下降得慢。所以选择损失函数通常取决于任务的性质，例如是回归问题、分类问题、还是其他任务，在后面我们会详细介绍。
神经网络：损失函数
Wei_sx的博客
01-05 1567
损失函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，选择合适的损失函数对于模型的训练效果和最终性能都有直接影响。理解不同类型损失函数的应用场景和特性，有助于进阶到更复杂的模型和任务时做出明智的选择。
不同任务损失函数、激活函数的选择
To be a better man
12-30 601
回归问题为什么要选择均方差 线性回归模型损失函数为什么是均方差_很吵请安静-优快云博客_线性回归为什么用均方误差 分类问题为什么要用交叉熵 分类问题为什么要用交叉熵_orangerfun的博客-优快云博客_分类问题为什么用交叉熵 中计算均方误差_为什么分类问题不使用均方误差作为代价函数_CPA研习社的博客-优快云博客 ...
机器学习入门：理解损失函数及其应用
"这篇资源是关于AI基础系列的文章，特别是关注机器学习中的损失函数，它在AI和深度学习中扮演着重要角色。损失函数衡量模型预测值与真实值之间的差异，并通过最小化损失来优化模型。文章介绍了回归和分类两种类型的...
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