损失函数——机器学习

目录

一、实验内容

二、实验过程

1、算法思想

2、算法原理

3、算法分析

三、源程序代码

四、运行结果分析

五、实验总结

---

一、实验内容

---

1. 理解损失函数的基本概念；
2. 理解并掌握均方差损失函数的原理，算法实现及代码测试分析；
3. 理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理，代码实现并测试分析；
4. 理解均方差与交叉熵损失函数的区别。

二、实验过程

---

1、算法思想

---

        简单的理解就是每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和真实值的差值就成为损失。损失值越小证明模型越是成功。

2、算法原理

---

        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，结构风险损失函数指经验风险损失函数加上正则项。

均方差损失函数

 交叉熵损失

3、算法分析

---

损失函数使用步骤

1. 用随机值初始化前向计算公式的参数。
2. 代入样本，计算输出的预测值。
3. 用损失函数计算预测值和标签值（真实值）的误差。
4. 根据损失函数的导数，沿梯度最小方向将误差回传，修正前向计算公式中的各个权重值。
5. 重复步骤2，直到损失函数到达一个满意的值就停止迭代。

三、源程序代码

---

均方差损失函数：
def MSE (y, y_predicted):
    sq_error = (y_predicted - y) ** 2
    sum_sq_error = np.sum(sq_error)
    mse = sum_sq_error/y.size
    return mse

交叉熵损失函数：

import math
 
 
def softmax(x):
    m, n = len(x), len(x[0])
    for i in range(m):
        cur_m = max(x[i])
        for j in range(n):
            x[i][j] = math.exp(x[i][j] - cur_m)
        cur_s = sum(x[i])
        for j in range(n):
            x[i][j] = x[i][j] / cur_s
    return x
 
 
def crossentropy(y_hat, y):
    # y_hat: [N, C]
    # y: [N]
    loss = 0
    batch_size = len(y)
    y_softmax = softmax(y_hat)
    for i in range(batch_size):
        loss -= math.log(y_softmax[i][y[i]])
    return loss
 
 
x = [[0.1, 0.2, 0.7], [0.5, 0.2, 0.3]]
y = [2, 0]
print(crossentropy(x, y))

四、运行结果分析

---

 交叉熵损失函数计算得出损失值

 

五、实验总结

---

        均方差函数常用于线性回归计算预测值和真实值之间的欧式距离。预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小。

        交叉熵误差是一个-log函数，也就意味着，交叉熵误差值越小，神经网络在对应正确解标签的输出越接近1，即神经网络的判断和正确解标签越接近。