机器学习常用损失函数小结

最新推荐文章于 2024-06-16 22:48:30 发布
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该博客转自王桂波，对机器学习常用损失函数进行了小结，聚焦于信息技术领域中机器学习的损失函数相关内容。
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PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解
盼小辉丶的博客
06-23 9669
激活函数和损失函数是深度学习模型中重要组成部分，激活函数和损失函数的选择很大程度上决定了深度神经网络的性能和精度，需要根据具体问题的特点和数据分布等因素进行选择。在本节中，将介绍深度学习中常见的激活函数和损失函数，并说明不同函数的常见应用场景。
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
常用损失函数小结
m0_37952973的博客
10-20 269
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常见损失函数小结
07-08 552
摘要 本文主要总结一下常见的损失函数，包括：MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、Cross Entropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的Smooth L1损失函数。 其中还会涉及到梯度消失、梯度爆炸等问题：MSE均方误差+Sigmoid激活函数会导致学习缓慢；Smooth L1损失是为了解决梯度爆炸问题。仅供参考。 一、均方误差损失(Mean Squared Error，MSE) ...
常见的损失函数(loss function)总结
小白学视觉
08-08 5656
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 导读本文总结了常见的八种损失函数的优缺点，包括：0-1损失函数、绝对值损失函数、 log对数损失函...
常见的损失函数及其数学公式和应用场景以及优缺点
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06-16 2318
在机器学习中，损失函数是评估模型预测能力的关键，它用于计算预测值和真实值之间的差异。不同的损失函数适用于不同的模型和应用场景。本文将介绍几种常见的损失函数，包括它们的数学表达式、应用场景及各自的优缺点，并展示如何在Python中实现这些损失函数。
第01讲 构建空间：从向量和基底出发
GitChat
09-03 600
小结：监督学习常用损失函数
liz_Lee的博客
02-25 2801
目录 问题定义 分类问题的损失函数 回归问题的损失函数 参考文献 监督学习问题的定义 训练样本：(xi,yi)(x_i,y_i)(xi​,yi​)=(第i个样本点特征，第i个样本点标签） 模型：f(.,θ):X−>Yf(.,\theta):X->Yf(.,θ):X−>Y fff：预测值 yyy：实际值 损失函数是模型的评估指标，损失函数越小，表明模型在该样本上的匹配程度越高。 ...
常用损失函数及其应用场景
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12-29 4983
在机器学习中，主要有两大任务，分别是分类和回归任务，下面针对这两大场景分别介绍常用的损失函数。 损失函数一般使用L(y,f(x))L(y,f(x))L(y,f(x))表示，代表预测值和实际值的偏差程度，一般是追求越小越好。 此外，再看一些定义： 损失函数：用于衡量’单个样本点’预测值与实际值的偏离程度。 风险函数：训练过程中的模型，对已知训练数据的计算。可以理解为是train过程的loss。用于衡量’样本点平均意义’下的好坏，就是说要除以batch_size。 经验风险：指预测结果和实际结果的差别。 结
机器学习损失函数讲解
三年研究生能改变多少
01-19 912
写在前面：一定要分清楚损失函数与误差函数！ 损失函数：是指训练时候预测值与真实值的误差函数，我们应用凸优化,SGD等来使它减小，得到一些模型参数！ 误差函数：是指模型训练完后，用测试集数据喂进去模型得到的预测值与真实值的误差，是我们的评价手段。 由于误差函数一般很好理解，例如sklearn的metrics就有很多常用误差函数，我们就没必要研究了。下面来看看那些损失函数loss function。 ...
最常见的五种损失函数总结
Note for you
02-03 1154
常见损失函数总结（一）
xiaomeng29的博客
05-18 1861
在介绍常见损失函数之前，我想先就选择损失函数的意义做一下探讨，我认为损失函数应该从两个方面去进行考量： (1) 如果损失函数达到最优了，在多大程度上可以认为模型的性能是非常好的？这点是最基本的要求，如果即使损失函数达到了全局最优，模型性能仍然不能很好的工作（例如MSE对比MAE，即使找到了全局最优仍然不能获取很好的性能），那应该考虑换个模型或者损失函数。 (2) 损失函数是否可以到达最优点或者...
常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）
weixin_38353277的博客
05-05 4029
常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）
常用损失函数详解
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05-15 4759
1、平方损失：2、对数损失：一般的概率模型或者是分类问题，大都使用对数损失函数作为衡量损失的标准，首先给出对数损失函数的标准形式：观察可以发现，对于对数损失按照样本求和之后，对数的位上会变成条件概率的积，这个时候就非常有意思了，而对于概率模型而言，条件概率基于样本的积就是模型的似然函数，再取对数以后也是表征似然函数，综上可以看出，概率模型的对数损失函数的最小值就是似然函数的最大值，也就是说求解最大...
损失函数loss大总结
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分类任务loss: 二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy： TensorFlow 接口： tf.losses.sigmoid_cross_entropy( multi_class_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None, loss_c...
【常见的损失函数总结】
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
TensorFlow入门教程：17：正态噪声下的线性回归
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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
机器学习的逻辑回归小结
08-15
逻辑回归是机器学习中一种常见的分类算法，它的主要思想是利用一个逻辑函数将输入的特征映射到一个概率值，从而实现分类。以下是逻辑回归的小结： 1. 逻辑回归是一种二分类算法，可以用于预测离散的输出值。 2. 逻辑回归的模型是一个逻辑函数，将输入的特征映射到一个概率值。 3. 逻辑回归的损失函数是对数损失函数，可以用梯度下降等优化算法来求解。 4. 逻辑回归可以通过正则化来避免过拟合，常用的有L1和L2正则化。 5. 逻辑回归可以处理线性可分和线性不可分的数据，但对于非线性可分的数据表现不佳。 6. 逻辑回归的应用场景广泛，如信用评估、医学诊断、广告推荐等。
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