损失函数汇总

最新推荐文章于 2024-12-29 01:59:44 发布
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分类专栏： 深度学习基础
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这篇文章总结一下和loss相关的问题，总结一下loss所牵涉的东西


(1) Cross Entropy 交叉熵来构建loss

(2) 两个概率的 KL距离 构建loss

(3) 对于概率值直接取log

(4) 最小均方误差



损失函数总结
qq_41761524的博客
08-08 2415
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，衡量模型预测的好坏。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...
交叉熵损失函数与激活函数汇总
qq_34514046的博客
03-25 293
MSE 函数对于一个输出范围是的数来说是凸的（标准的u型），而分类问题通常会接sigmoid或softmax，它的输出范围为。会导致损失函数变成非凸函数，有多个极值点。而CE对参数的偏导没有受到激活函数导数的影响，保证了梯度的稳定。即A和B的KL散度=A的熵-AB的交叉熵，在机器学习中，训练数据的分布是固定的，因此最大化相对熵（KL散度）等价于最小化交叉熵。对均方误差损失函数而言，要得到稳定的梯度，输出不能经过激活函数，这样的情况只有线性回归，所以SE较适合做回归问题。1. 从最优化的角度。
十九种损失函数，你能认识几个？
小小挖掘机
08-26 476
作者：mingo_敏编辑：深度学习自然语言处理小编zenRRan链接：https://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/...
【深度学习】各领域常用的损失函数汇总（2024最新版）
Next_SummerAgain的博客
12-28 4183
以下是一些常用的损失函数，可根据不同的应用场景进行选择和组合：适用于回归任务，L1 损失计算预测值与真实值之间差的绝对值，对异常值不那么敏感。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。更适合处理异常值，因为它不会像 L2 损失那样对较大的误差赋予过高的惩罚。
最全的损失函数汇总
小白学视觉
06-14 1309
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：mingo_敏链接：https://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/85019768tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例。19种损失函数1. L1范数损失 L1Loss计算 output 和 target ...
【深度学习】最全的十九种损失函数汇总
wzk4869的博客
06-27 2万+
【深度学习】最全的十九种损失函数汇总
深度学习——损失函数汇总
最新发布
数分在路上
12-29 1066
pytorch损失函数详解，包含定义、对比、分类、手写代码验证等
机器学习算法所用损失函数汇总
09-08
机器学习算法使用的损失函数有很多种，下面是一些常见的损失函数汇总： 1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均差的平方。 2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：...
常用损失函数汇总
weixin_43659035的博客
09-26 3829
常用的度量学习损失方法有对比损失（Contrastive loss）、三元组损失（Triplet loss）、四元组损失（Quadruplet loss）、难样本采样三元损失（Triplet hard loss with batch hard mining，TriHrad loss）、边界挖掘损失（Margin sample mining loss，MSML）。首先假如有两张输入图片I1和I2，...
人脸识别损失函数汇总
08-17
在人脸识别中，有许多不同的损失函数被提出和使用。其中一些常见的损失函数包括ArcFace、SphereFace、CosFace、AMSoftmax、Circle-Loss、DiscFace等等。这些损失函数的共同目标是通过计算人脸特征之间的距离或相似度...
常见的损失函数总结
黄飞的博客专栏
04-13 4264
损失函数（loss function）用来估量模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，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，也是结构风险函数的重要组成部分。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： Rsrm(f)=1N∑i=1NL(yi,f(xi))+λJ(f)R_{srm}(f)=\frac{1}{N}\sum_{i
【常见的损失函数总结】
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雪丫头的博客
03-30 2万+
损失函数的定义 损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数
机器学习各类损失函数汇总和比较
qq_27514521的博客
05-30 899
一直以来各种机器学习或者说统计学习算法的损失函数都是独立讨论的，在这里对这些作一个汇总，期待能找到之间的联系。 在这里提及的算法有 1、线性回归 2、逻辑回归 3、支持向量机 4、决策树 5、 一、线性回归 二、逻辑回归 对于二分类问题有 三、支持向量机 首先先介绍一下关于点到直线距离的小知识 ...
tf常见的损失函数（LOSS）汇总
weixin_30650859的博客
08-20 533
　　损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。一般而言，大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的。 　　哦豁，损失函数这么必要，那都存在什么损失函数呢? 　　一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数。 　　运算公式 　　1 均方差函数 　　均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果，其概念相对简单，就是真实值与预测值...
损失函数(Loss Function) -1
huhu0769的博客
01-29 775
损失函数(Loss Function) -1 http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1
28个常用的损失函数介绍以及Python代码实现总结
qq_44699157的博客
07-07 2750
常用损失函数总结，如果需要，持续更新。
九大损失函数
chunyang的博客
03-05 1815
介绍不同场景下适合的损失函数，以及损失函数用法和优缺点
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