關於機器學習中的損失函式loss function

阿新 • • 發佈：2018-12-26

深度學習的目標是訓練出一個模型，用這個模型去進行一系列的預測。於是我們將訓練過程涉及的過程抽象成數學函式，首先，需要定義一個網路結構，相當於定義一種線性非線性函式，接著，設定一個優化目標，也就是定義一種損失函式。

關於機器學習中的損失函式loss function

機器學習中目標函式、損失函式以及正則項的通俗解釋

目錄：前言： 1、什麼是目標函式？定義是：指所關心的目標與相關的因素的函式關係。舉個例子，假如我們想要預測公司樓下手抓餅店明天能賣多少張手抓餅，已知過去10天每天賣多少，以及每天的天氣情況，是否有節假日，和手抓餅店老闆和老闆娘的感情狀況，

【機器學習】一文讀懂機器學習常用損失函式

損失函式（loss function）是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函式越小，模型的魯棒性就越好。損失函式是經驗風險函式的核心部分，也是結構風險函式重要組成部分。模型的結構風險函式包括了經驗風險項和正則項，通常可以

機器學習常用損失函式

原文： http://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9217206.html 損失函式（loss function）是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函式越小，模型的魯棒性就越

損失函式 loss function 總結（轉）

目標函式，或稱損失函式，是網路中的效能函式，也是編譯一個模型必須的兩個引數之一。由於損失函式種類眾多，下面以keras官網手冊的為例。在官方keras.io裡面，有如下資料： mean_squared_error或mse mean_absolute_err

機器學習經典損失函式之交叉熵和均方差

技術交流qq群： 659201069損失函式是用來評估預測模型效果的，即model的預測值與實真實值的差距。不用的機器學習模型有不同的損失函式來評估。本篇博文主要講用於分類問題的交叉熵和迴歸問題的均方差。先來說下分類和迴歸的區別。機器學習或深度學習領域常見的就是分類和迴歸，通

機器學習之損失函式與風險函式

1.損失函式與風險函式監督學習的任務就是學習一個模型作為決策函式，對於給定的輸入X，給出相應的輸出f(X)，這個輸出的預測值f(X)與真實值Y可能一致也可能不一致，用一個損失函式(lo

損失函式(Loss function)和代價函式(成本函式)(Cost function)的區別與聯絡

1.損失函式(Loss function)是定義在單個訓練樣本上的，也就是就算一個樣本的誤差，比如我們想要分類，就是預測的類別和實際類別的區別，是一個樣本的哦，用L表示 2.代價函式(Cost function)是定義在整個訓練集上面的，也就是所有樣本的誤差的總和的平均，也

機器學習中向量函式的求導問題

在機器學習演算法的學習過程中，經常會遇到對向量函式的求導問題，閱讀一些文章之後，對於機器學習演算法中經常用到的這些求導問題做一些說明，方便在不明白的時候可以進行查詢。（一）對標量求導1)向量對

『深度概念』度量學習中損失函式的學習與深入理解

『深度概念』度量學習中損失函式的學習與深入理解 0. 概念簡介度量學習（Metric Learning），也稱距離度量學習(Distance Metric Learning，DML) 屬於機器學習的一種。其本質就是相似度的學習，也可以認為距離學習。因為在一定條件下，相似度

【深度學習】一文讀懂機器學習常用損失函數（Loss Function）

back and 們的 wiki 導出歐氏距離 classes 自變量關於最近太忙已經好久沒有寫博客了，今天整理分享一篇關於損失函數的文章吧，以前對損失函數的理解不夠深入，沒有真正理解每個損失函數的特點以及應用範圍，如果文中有任何錯誤，請各位朋友指教，謝謝~

機器學習中常用損失函式

1. 損失函式損失函式（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)f(x)值。 2. 常用損失函式常見的損失誤差有五種： 1. 鉸鏈損失（Hinge Loss）：主要用於支援向量機（SVM）中

機器學習中Logistic損失函式以及神經網路損失函式詳解

機器學習中最重要的三個部分為網路結構、損失函式、優化策略。而其中以損失函式最難以理解，主要原因是需要較強的數學知識，其中用的最多的就是引數估計。所謂引數估計就是：對未知引數θ進行估計時，在引數可能的取值範圍內選取，使“樣本獲得此觀測值”的概率最大的引數作為θ的估計，這樣選定的有利於”

機器學習中的損失函式總結

損失函式（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函式越小，模型的魯棒性就越好。損失函式是經驗風險函式的核心部分，也是結構風險函式重要組成部分。模型的結構風險函式包括

機器學習中的常見問題——損失函式

一、分類演算法中的損失函式在分類演算法中，損失函式通常可以表示成損失項和正則項的和，即有如下的形式： J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) 其中，L(mi(w))為損失項，R(w)為正則項。mi的具體形式如下： mi=y(i)fw(x(i

機器學習中的損失函式

淺析機器學習中各種損失函式及其含義

常見的損失函式 1.0-1損失函式(0-1 loss function) L(Y,f(X))={1,Y≠f(X)0,Y=f(X) 可以看出，該損失函式的意義就是，當預測錯誤時，損失函式值為1，預測正確時，損失函式值為0。該損失函式不考慮預測值和真實

盤點機器學習中常見的損失函式和優化演算法

在機器學習中，對於目標函式、損失函式、代價函式等不同書上有不同的定義。通常來講，目標函式可以衡量一個模型的好壞，對於模型的優化通常求解模型的最大化或者最小化，當求取最小化時也稱loss function即損失函式，也稱為成本函式、代價函式。大多數情況下兩者並不

機器學習中的目標函數、損失函數、代價函數有什麽區別？

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機器學習中目標函數、損失函數、代價函數之間的區別和聯系

最好 reg ecc 期望 raw 擬合 data- ati 最優首先給出結論：損失函數和代價函數是同一個東西，目標函數是一個與他們相關但更廣的概念，對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數（loss function）舉個例子解釋一下:（圖片來自Andre

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