深度学习回归中常见的损失函数

最新推荐文章于 2024-08-30 10:57:50 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容未给出。深度学习是信息技术领域重要技术，在图像识别、自然语言处理等方面应用广泛。
深入浅出之回归损失函数
浩瀚之水的专栏
09-23 1858
L1 Loss是模型预测值f(x)和真实值y之间绝对差值的平均值。
深入解析MSE在深度学习回归中的双重角色-损失函数-评价指标
qlkaicx的博客
06-25 1512
*均方误差（MSE）**是衡量预测值与实际值差异的一种方法。
深度学习中的损失函数
qq_30150579的博客
03-25 2570
深度学习中的损失函数
【深度学习】回归问题和分类问题损失函数求导
zc_stats的博客
01-06 611
1.回归问题 J=12N∑i=1N∥yi−y^∥2 J = \frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N} \|y^i - \hat{y} \|^2 J=2N1​i=1∑N​∥yi−y^​∥2 ∂J∂yi=1N∑i=1N(yi−y^) \frac{ \partial J}{\partial y^i} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}{(y^i - \hat{y})} ...
【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）
Next_SummerAgain的博客
01-04 1万+
是预测值和真实值之差的绝对值的总和。其中，是样本数量，是第个样本的真实值，是第个样本的预测值。
深度学习PyTorch损失函数全解析：从原理到实战的详细指南了深度学习中
最新发布
04-15
文章首先阐述了损失函数的重要性，接着分类介绍了常见的损失函数，包括回归任务中的L1、L2、Smooth L1损失，分类任务中的交叉熵、负对数似然、二元交叉熵损失等，并通过代码示例展示了如何在回归和分类任务中使用...
深度学习原理24——损失函数与优化过程 深度学习原理.pdf
04-13
在深度学习中，交叉熵损失函数是最常用的损失函数之一，交叉熵损失函数是用于评价分类模型的性能，交叉熵损失函数可以分为二分类交叉熵损失函数和多分类交叉熵损失函数。 二分类交叉熵损失函数是用于二分类问题的...
深度学习中的损失函数和网络优化方法
2301_77539454的博客
07-22 1726
损失函数（Loss Function），又称为代价函数或目标函数，是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它为模型训练提供了优化的方向，通过最小化损失函数来调整模型参数。梯度优化方法是深度学习中用于训练神经网络的核心算法，其目的是通过迭代调整网络参数，最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。梯度优化方法的重要性在于它们直接影响到模型的训练效率和最终性能。定义：梯度优化方法利用损失函数对模型参数的梯度信息来指导参数更新的方向和幅度。梯度是一个向量，其分量是损失函数对每个参数的偏导数，指向损失增加最快的方向。
深度学习基础--损失函数
wang6562009的专栏
08-30 2153
前三章分别介绍了线性回归、浅层神经网络和深度神经网络。这些都属于函数家族，能够实现从输入到输出的映射，其具体的函数取决于模型参数 ϕ\phiϕ。在训练这些模型时，我们的目标是找到能够为特定任务提供最优输入输出映射的参数。本章将详细阐述“最优映射”的含义。 要定义“最优映射”，首先需要一组训练数据集 {xi,yi}\{x_i, y_i\}{xi​,yi​}，即输入和输出的配对。损失函数（Loss Function）L[ϕ]L[\phi]L[ϕ] 能够返回一个数值，这个数值描述了模型预测 f(xi,ϕ)f(x_
深度学习——损失函数（Regression Loss、Classification Loss）
阿基美德的博客
08-07 9684
简介 Loss function 损失函数 用于定义单个训练样本与真实值之间的误差 Cost function 代价函数 用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差 Objective function 目标函数 泛指任意可以被优化的函数 损失函数用于衡量模型所做出的预测离真实值(GT)之间的偏离程度。 损失函数分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量） 知道每一种损失函数的优点和局限性，才能更好的利用它们去解决实际问题 回归损
深度学习之损失函数
weixin_42113955的博客
01-03 3441
1.Softmax + Cross Entropy Loss（交叉熵）（加入交叉熵的原因是考虑到数值的稳定性） 损失函数： 适应场景：单标签分类问题 该损失函数各个标签之间不独立 2.Sigmoid Cross Entropy Loss 损失函数： L维多标签场景的损失函数为： 使用场景：预测目标概率分布，可用于多标签学习（如社会年龄估计） 注意：1.目标输出需要归一化到【0,...
深度学习常用损失函数详解
m0_64148253的博客
08-15 1878
机器学习任务大概可以分为两类问题，分别是回归问题和分类问题。回归问题预测的是一个连续的数值，例如房价，气温等。而分类问题是将输入预测为不同的类别，例如猫狗分类等。总的来说，回归问题输出是一个实数范围，可以是任何数值；分类问题输出是离散的类别标签，通常是整数或特定的类别名称。接下来对回归问题和分类问题常用的损失函数进行介绍。
【目标检测】深度学习目标检测中常用的的回归损失函数
m0_47645778的博客
06-01 1434
文章目录1. Smooth L1 损失函数2. IOU loss 损失函数3. GIoU Loss损失函数4. DIOU loss 损失函数 目前，基于anchor的图像2D目标检测任务主要包括两个部分，一是目标的分类，二是目框位置的回归。所以，损失函数也是由分类损失和目标框回归损失两部分构成。分类的损失主要用交叉熵损失函数，没有太多的变化，目标框回归任务比较难，所示回归的损失函数近几年来一段在更新改进，本文主要介绍一下近几年常用的回归损失函数。 1. Smooth L1 损失函数 Smooth L1最早是
神经网络和深度学习-第二周神经网络基础-第三节：Logistic 回归损失函数
geekidentity
12-26 620
本系列博客是吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师 课程笔记。全部课程请查看吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师课程目录在上一节中，讲解的是logistic回归模型。为了训练回归模型参数w和b，我们需要定义一个成本函数（cost function）。这是上一节中的函数： \begin{equation}\hat{y} = \theta (w^T x + b), \quad where \
深度学习损失函数总结
weixin_74825138的博客
04-15 630
在传统的交叉熵损失函数中，所有的样本都被视为同等重要，但在实际应用中，不同类别的样本数量可能会存在很大的差异，这就导致了类别不平衡问题。具体来说，Focal Loss将易分类的样本的权重降低，将难以分类的样本的权重提高，这样就能够更加有效地训练模型。这个函数的特点是，当预测正确时，损失为0，当预测错误时，损失随着预测错误的程度而增加。其中，y是真实值，f(x)是模型预测值，δ是一个超参数，用于控制平方损失和绝对损失的权重。它衡量的是模型预测的概率分布与实际标签的差异，越小表示模型的预测越准确。
深度学习中常见的损失函数
slamer111的博客
09-27 2537
详细讲解损失函数
一文读懂深度学习中的损失函数（Loss Function）：回归损失、二分类损失和多分类损失
热门推荐
CCC的专栏
07-27 1万+
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化一个函数，我们称之为损失函数（loss function），或“目标函数”、“代价函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小点最常用的方法是梯度下降法。损失函数就像起伏的山，梯度下降就像从山上滑下来到达最底部的点。 没有一个单一的损失函数可以完美适用于所有类型的数据。它取决于许多因素，包括异常值的存在、机器学习算法的选择、梯度下降的时间效率等等。本文的目的是了解不同的损失函数，以及它们的原理。 损失函数大致可分为两类：分类损失和回归损失，
深度学习回归任务中常用损失函数对比与实现
本文围绕“深度学习回归损失函数”这一主题，系统地介绍了三种广泛应用于回归问题中的经典损失函数：绝对误差损失（L1 Loss / MAE）、均方误差损失（L2 Loss / MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）。这些损失函数不仅...
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