回答同学的提问,机器学习中常见的目标函数,优化器,损失函数的概念,联系

目标函数,优化器,损失函数

  • 1. 目标函数的概念
  • 2.优化器的概念
  • 3.损失函数的概念
  • 总结

1. 目标函数的概念

目标函数是深度学习的心脏,它是模型训练的引擎。它用于计算预测结果与真实标记之间的误差,并通过误差反向传播算法来指导模型参数的更新。目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数,有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。

换句话说目标函数(objective function)是机器学习中要优化的函数,通常是一个可以衡量模型对数据的拟合效果的函数。在训练过程中,优化器会尝试最小化目标函数值,从而得到更好的模型。

2.优化器的概念

优化器在深度学习反向传播过程中起着关键作用,它指导目标函数(损失函数)的各个参数往正确的方向更新,使目标函数值不断逼近全局最小值。优化问题可以看作是从山上的某个位置(当前的参数信息)出发,寻找最佳路线下山(达到最优点)。朴素的梯度下降是其中的一种方法,它基于函数梯度的反方向是函数下降最快的方向这一原理。

换句话说优化器(optimizer)是一种用于优化目标函数的算法。常见的优化器包括梯度下降法和 Adam 算法等,它们会根据目标函数的梯度信息不断更新模型的参数,从而降低目标函数的值并提高模型的预测性能。

3.损失函数的概念

损失函数(或代价函数)是用于评估模型预测结果与真实结果之间的差距的函数。在深度学习中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数来求解和评估模型。例如,在统计学和机器学习中,损失函数用于模型的参数估计;在宏观经济学中,它被用于风险管理和决策;在控制理论中,它被应用于最优控制理论。

换句话说损失函数(loss function)是用来描述模型预测值与真实值之间差距的函数。在模型训练的过程中,优化器会通过最小化损失函数来使模型尽可能地拟合训练数据。常见的损失函数包括均方差损失函数和交叉熵损失函数等。

其实大多数情况下,目标函数=损失函数,损失函数和目标函数在一些情况下可以指同一个函数,比如在线性回归中,均方差损失函数就是线性回归的目标函数。(主要围绕正则化,我目前的理解是损失函数+正则化=优化函数,后续我会专门整理一下)

总结

在机器学习中,模型的目标是通过训练数据对一个函数进行优化,使其能够尽可能好地对未知数据进行预测。为了实现这个目标,通常需要定义目标函数、优化器和损失函数。

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