常见损失函数

最新推荐文章于 2025-01-12 11:50:09 发布
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一.回归问题：

1.平方损失

二、分类问题

1.交叉熵损失
3.对数损失
4.指数损失

问题：在0，1分类问题中为什么不用平方损失
从梯度优化方向来回答：

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损失函数(Loss Function)一文详解-聚类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析
master_hunter的博客
11-02 5453
在聚类问题中，我们试图将数据集分成不同的组（簇），使得每个组内的数据点相似度较高，而不同组之间的相似度较低。聚类问题的目标是找到合适的簇划分，以最大程度地减小组内的差异，同时最大程度地增大组间的差异。在聚类问题中，并没有像监督学习中那样明确定义的损失函数，因为聚类问题通常是无监督学习，没有预先定义的目标变量。而聚类问题的损失函数通常用于度量簇划分的质量，并提供一种可优化的指标来衡量聚类结果的好坏。损失函数度量了每个簇内数据点的相似度，即簇内数据点之间的相似程度。
损失函数(Loss Function)一文详解-分类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析
master_hunter的博客
04-17 2057
我们举一个通俗的例子：”假如你玩一个抽卡游戏，这段时间新活动刚好出了一个新的角色你想要抽到她，一般来说抽到这个角色基本都要保底，大部分人都需要一个648才能抽到，但是你的手气实在太非了，氪了两个648才抽到了，那么这和你预估的结果少了一个648的钱，也就是你大抵损失的金额。“通过上面这个例子我们再将大部分人预估抽到的金额设定为Y，而且实际用到的抽奖金额为Y'，那么两者的差距|Y-Y'|就是损失函数了。
常见损失函数总结
ACM_hades的博客
03-29 1807
常见损失函数 损失函数： 用来评价模型的预测值和真实值不一致的程度，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。 0-1损失函数(zero-one loss) 公式：L(Y,f(X))={1Y=f(X)0Y≠f(X)L(Y,f(X))= \begin{cases} 1 & Y=f(X) \\ 0 & Y≠f(X)\end{cases} L(Y,f(X...
机器学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点
数据派THU
07-16 811
来源：七月在线实验室本文约4300字，建议阅读9分钟。本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数。机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本，尝试学习的映射关系...
常见的损失函数
先锋小牛
04-26 9396
1、损失函数的意义 机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ，尝试学习 的映射关系，使得给定一个 ，即便这个 不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数（Loss Function）则是这个过程中关键的一个组成部分，用来衡量模型的输出 与真实的 之间的差距，给模型的优化指明方向。 2、回归问题的损失函数 2.1 均方差损失 均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数，也称为 L2 Loss。 从直觉上理.
常见的损失函数介绍
百年孤独百年的博客
04-20 6226
在深度学习中，损失函数（loss function）是指用来衡量模型预测结果与实际结果之间差异的函数。模型的目标是最小化损失函数，以此来提高模型的准确性和泛化能力。不同的任务和模型会使用不同的损失函数。
常用损失函数
qq_32172681的博客
09-26 696
一、分类任务loss 1、二分类交叉熵损失 sigmoid_cross_entropy 2、多分类交叉熵损失 softmax_cross_entropy 3、focal loss focal loss为凯明大神的大作，主要用于解决多分类任务中样本不平衡的现象，可以获得比softmax_cross_entropy更好的分类效果。 论文中α=0.25，γ=2效果最好。...
包含常见损失函数源代码
12-04
本资源集包含了多种常见损失函数的源代码实现，每种损失函数都有其特定的应用场景和优缺点。下面将详细介绍这些损失函数的计算方法和它们在模型训练中的作用。 首先，交叉熵损失函数是分类问题中最为常见的损失函数...
深度学习之常见损失函数(详细讲解定义、数学公式、实现代码), my write
最新发布
小硕算法工程师
01-12 879
损失函数在机器学习和深度学习的领域中占据着核心地位，它是连接模型预测与实际结果之间的桥梁，为模型的优化提供了明确的方向。损失函数是一个量化模型预测错误的数学工具。在模型训练的过程中，损失函数用于计算模型预测的输出与实际标签之间的差异。这个差异值，即损失值，能够直观地反映出模型在当前参数下的性能。通过最小化这个损失值，我们可以驱使模型不断学习和改进，直至达到满意的预测精度。损失函数的选择取决于具体的任务和数据类型。对于回归问题，常用的损失函数有均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。
常用的损失函数
qq_41048761的博客
04-19 1万+
pytorch的源码：torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentation jittor的源码：jittor.nn — Jittor 1.3.2.6 文档 (tsinghua.edu.cn) 目录 一、回归损失函数 1.1 MSE[均方误差Mean Square Error，二次损失Quadratic Loss，L2损失L2 Loss] 1.2 MAE[平均绝对误差Mean Absolute Error，L1损失L1 Loss] 1.3 Huber Loss...
入门机器学习必备！五种回归损失函数.pdf
06-25
比较机器学习中常用的5种损失函数，有比较计算曲线图
深度学习——常见损失函数Loss：L1 ，L2 ，MSE ，Binary Cross ，Categorical Cross ，Charbonnier ，Weighted TV ，PSNR
热门推荐
qq_40280673的博客
11-08 2万+
在深度学习中，损失函数是一个核心组件，它度量模型的预测结果与真实值之间的差异。通过最小化损失函数的值，模型能够在训练过程中逐渐改善其性能。损失函数为神经网络提供了一个明确的优化目标，是连接数据和模型性能的重要桥梁。
【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
机器学习中10种损失函数大梳理！建议收藏，你一定用得到
CKissjy的博客
05-15 2052
今儿想和大家聊聊关于损失函数方面的问题。是在机器学习和深度学习中用来衡量模型预测值与真实标签之间差异的函数。不同的任务和模型可能需要不同的损失函数。今天就聊聊下面常见的损失函数，关于原理、使用场景，并且给出完整的代码：均方误差平均绝对误差交叉熵损失对数损失多类别交叉熵损失二分类交叉熵损失余弦相似度损失希尔伯特-施密特口袋Huber损失感知器损失ok，咱们一起来学习一下~
常用的损失函数合集
caip12999203000的博客
10-13 1万+
本文章从整理了计算机视觉常用的损失函数，分别从出处、原理、优缺点和代码实现几个方面进行编写。
常见的损失函数及其数学公式和应用场景以及优缺点
weixin_41174300的博客
06-16 1653
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。
【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 3883
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。
常用损失函数详解
zynash2的博客
05-15 4705
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...
损失函数汇总
hnshahao的专栏
07-06 424
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...
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