深度学习基本理论 03-损失函数与梯度下降

最新推荐文章于 2024-09-02 21:02:11 发布
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#深度学习 #人工智能

本文介绍了损失函数的概念及其在机器学习中的作用，并详细探讨了常用的损失函数如均方误差和交叉熵。此外，还深入讲解了梯度下降算法的不同类型，包括批量梯度下降和小批量梯度下降，以及它们在实际应用中的优缺点。

目录

什么是损失函数

 损失函数的作用

 常用损失函数

均方误差​编辑

 交叉熵​编辑

 梯度下降

 导数

 偏导数(局部求导)​编辑

 学习率

 梯度递减训练法则

 梯度下降算法

批量梯度下降

 小批量梯度下降

 几种梯度下降算法收敛比较

 小节

什么是损失函数

真实值-预测值

 损失函数的作用

 常用损失函数

均方误差

 交叉熵

 梯度下降

什么是梯度

 

 导数

 

 偏导数(局部求导)

 学习率

 梯度递减训练法则

 梯度下降算法

批量梯度下降

 小批量梯度下降

 几种梯度下降算法收敛比较

 小节

 

机器学习 | 模型优化过程概述：损失函数 & 梯度下降
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（吴恩达笔记 1-3）——损失函数及梯度下降
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本节将直观的说明一下损失函数是用来干嘛的，为什么会用损失函数。其中内容参考自吴恩达讲学视频字幕及截图。 1、损失函数(loss function)损失函数(loss function)或代价函数(cost function)来度量预测错误程度也就是说，对于一个机器学习算法，如何评价一个算法是否是比较好的算法，需要提前定义一个损失函数，来判断这个算法是否是最优的，而后面不断的优化求梯度下降，使得损失
可视化深入理解损失函数与梯度下降 | 技术头条
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作者 | Hugegene译者 | 刘畅责编 | Rachel出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）【导语】本文对梯度函数和损失函数间的关系进行了介绍，并通...
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前提： 前向传播经过若干个神经元，再经过激活函数，最终得到结果，然后输出损失函数，根据损失函数再进行反向传播，及传递梯度，调整权重。 并不是根据激活偶函数输出直接返回梯度值，而是在计算损失函数的基础上进行反向传播梯度。更多的是按照小批量的处理，累计梯度求平均值，最后进行梯度下降。 损失函数二分类函数 svm和折叶损失：举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值 s=[13,-7,11] 。其中第一个类别是正确类别，即yi​=0 。同时假设Δ 是10（后面会详细介绍该超参数）。上
【机器学习】（基础篇三） —— 损失函数和梯度下降
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介绍机器学习的损失函数如何定义和使用地图下降计算损失函数最小值
深度学习入门原理与手搭神经网络实战项目_深度学习基础理论神经网络架构前向传播与反向传播算法激活函数与损失函数梯度下降优化卷积神经网络CNN循环神经网络RNNTenso.zip
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12-02
深度学习入门原理与手搭神经网络实战项目_深度学习基础理论神经网络架构前向传播与反向传播算法激活函数与损失函数梯度下降优化卷积神经网络CNN循环神经网络RNNTenso.zip
损失函数、梯度和学习率的理解及用python实现梯度下降法
ISMedal的博客
02-23 6271
机器学习的最终目标就是获得泛化能力，而什么是泛化能力呢，就是指处理未被观察过的数据（非训练数据）的能力。 一、为何要引入损失函数 损失函数就是评估一个学习器“恶劣程度”的指标——即描述了当前学习器对训练数据在多大程度上不拟合、不一致。所谓让机器通过“学习”数据信息从而产生一个学习器的过程，就是去寻找最优参数，使得损失函数达到极小甚至最小的过程。 而这一过程如何实现？——答案就是求导，而导数就是所谓...
深度学习理论与实践--资源下载
10-29
李理老师的“深度学习理论与实践”课程资源，为初学者提供了宝贵的实践机会，无需逐字阅读理论，而是通过实际运行代码来加深理解。以下是基于该资源包的一些关键知识点的详细介绍： 1. **神经网络基础**：深度学习...
【深度学习领域】零基础入门AI：深度学习基础核心概念解析（从激活函数到反向传播）-理论与实践指南
08-13
使用场景及目标：①帮助读者理解深度学习中激活函数、参数初始化、损失函数和反向传播算法的基本概念；②指导读者在实际项目中如何选择和实现这些核心组件；③为后续深入学习深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）...
深度学习（二）-损失函数+梯度下降
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09-02 2154
损失函数（Loss Function），也有称之为代价函数（Cost Function），用来度量预测值和实际值之间的差异。损失函数的作用度量决策函数f（x）和实际值之间的差异。作为模型性能参考。损失函数值越小，说明预测输出和实际结果（也称期望 输出）之间的差值就越小，也就说明我们构建的模型越好。学习的过程，就 是不断通过训练数据进行预测，不断调整预测输出与实际输出差异，使的损失值最小的过程。
PyTorch学习笔记7—损失函数、梯度下降
北街末雨Yyg
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PyTorch学习笔记7—损失函数、梯度下降
傻子都能看懂的——梯度下降与损失函数
大脸猫的博客
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目录 前言 问题一：梯度是个啥？ 问题二：梯度下降有啥用？ 那么什么是损失函数（误差函数）？ 问题三：梯度为啥要下降？ 综上所述 前言 刚接触机器学习的同学避不开的一个专业名词就是梯度下降。顿时心里万马奔腾，其实很简单的，你先得理解概念才能看到那些公式不怂。（当然本文全程无公式，书写用时2小时，阅读估计10分钟） 本文主要解决三个问题： 1. 梯度到底是啥？2. 梯度下降有啥用？3. 为啥要下降？ 问题一：梯度是个啥？ 其实“梯度”你Ctr+H替换成“导数”就可...
梯度下降与损失函数的基础知识
刘文凯的博客
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预测误差敏感性（Sensitivity to Prediction Errors）：损失函数应该对预测误差敏感，即当预测结果与真实值之间的差异较大时，损失函数的值应该相应增加。损失函数（Loss Function）是在机器学习和优化问题中使用的一个函数，用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异或误差。损失函数的选择是根据具体问题和任务的特点而定，不同的问题可能需要不同的损失函数。学习率决定了每次参数更新的步长，过大的学习率可能导致参数在损失函数的最小值附近来回震荡，过小的学习率则可能导致收敛速度过慢。
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)
qq_37864510的博客
04-10 772
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数) 这里在进入人工智能的讲解之前，你必须知道几个名词，其实也就是要简单了解一下人工智能的数学基础，不然就真的没办法往下讲了。 本节目录如下： 前言。 监督学习与无监督学习。 神经网络。 损失函数。 梯度下降。 0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 接下来就来一句一句的分析这句话： 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机
Python-Level5-day07pm:深度学习概述,感知机与神经网络,损失函数与梯度下降
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Python学习笔记(九)一维、二维、多维梯度下降
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一维梯度下降#待求函数 def obj_function(x): e = 2.71828182845904590 return x**6 + 6*x + e**x - 3 #损失函数 def loss(x): return (obj_function(x)-0)**2 #梯度下降，导数的概念公式 def gradient_descense(x): alpha=0.00
深度学习基础 贰：损失函数与梯度下降
白拾的博客
11-30 4118
注：封面画师：新雨林-触站 说明 本页面无手机端适配，强制缩放阅读。 使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。 目录工作正常，可以跳转。 b{color:rgba(0,0,0,0.75)} 损失函数与梯度下降 损失函数与梯度下降 损失函数 损失函数的作用 什么是损失函数 梯度下降 常用的损失函数 什么是梯度 梯度下降 导数与偏导数 学习率 梯...
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激活函数 f(x) = wx+b 响应值并不是一个线性的输出——这句话是什么意思呢 当响应值的和小于某个值的时候，青蛙不会响应，大于某个阈值的时候，青蛙会输出一个固定的响应值 所以，依据青蛙的机制，提出了一个阈值函数 神经元机制不是简单的各个输入的加权求和，有一个阈值响应机制，需要大于某个阈值的时候才会输出，而且输出的电平是固定的 激活函数的激活的意思就是，z变量必须大于0，我这个神经元节点...
PyTorch深度学习教程：激活函数与损失函数梯度分析
本课程资源通过详细的PDF文档和配套的代码实例，使学习者能够更直观地理解梯度下降法在激活函数和损失函数中的应用，并通过PyTorch框架实现这一过程，为学习者提供了从理论到实践的完整学习路径。对于希望进入深度...
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