LossFunction

损失函数梯度下降的关系

本人在阅读了很多资料后，发现很多博客都在介绍损失函数，梯度下降等方法，但是很多文章没有把二者的关系讲解清楚，本文试着阐述二者关系，希望对大家有帮助损失函数（Lossfunction）是用来估量你模型的预测值
傻孩子·2020-07-13 23:41

惩罚因子（penalty term）与损失函数（loss function）

penaltyterm和lossfunction看起来很相似，但其实二者完全不同。惩罚因子penaltyterm的作用就是把约束优化问题转化为非受限优化问题。
Vic_Hao·2020-07-13 19:27

从损失函数的角度详解常见机器学习算法

统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：方法=模型+策略+算法对于logistic回归来说，模型自然就是logistic回归，策略最常用的方法是用一个损失函数(lossfunction
weixin_30311605·2020-07-13 16:19

[ch03-00] 损失函数

第3章损失函数3.0损失函数概论3.0.1概念在各种材料中经常看到的中英文词汇有：误差，偏差，Error，Cost，Loss，损失，代价......意思都差不多，在本书中，使用“损失函数”和“LossFunction
残剑飞雪125·2020-07-13 15:49

caffe层解读系列-softmax_loss

LossFunction可选参数使用方法扩展使用LossFunctionsoftmax_loss的计算包含2步：（1）计算softmax归一化概率（2）计算损失这里以batchsize=1的2分类为例：
shuzfan·2020-07-13 13:10

斯坦福CS231n项目实战（三）：Softmax线性分类

红色石头我的微博：RedstoneWill的微博我的GitHub：RedstoneWill的GitHub我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill）Softmax线性分类器的损失函数（Lossfunction
红色石头Will·2020-07-13 12:54

【实例分割_SOLOv1】SOLO: Segmenting Objects by Locations_2019

3.1.1Semanticcategory3.1.2InstanceMask3.2NetworkArchitecture3.3SOLOlearning3.3.1LabelAssignment3.3.2LossFunction3.4Inference
呆呆的猫·2020-07-13 06:20

V-Net论文笔记

2、改进了损失函数（lossfunction），以解
east_fence·2020-07-13 04:51

随机梯度下降分类器和回归器

SGDClassifier（分类）:fromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierclf=SGDClassifier(loss="hinge",penalty="l2")lossfunction
dianhuo3832·2020-07-13 04:56

【深度学习】分类问题损失函数——交叉熵

神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（lossfunction）来定义的。下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函数。
望天边星宿·2020-07-13 01:24

从损失函数的角度详解常见机器学习算法(1)

作者：章华燕编辑：赵一帆1、机器学习中常见的损失函数一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（LossFunction
JeemyJohn·2020-07-12 22:58

从损失函数的角度详解常见机器学习算法

1.机器学习中常见的损失函数 一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（LossFunction
JeemyJohn·2020-07-12 22:57

深度学习里的损失函数与交叉熵

从名字上就可以看出，损失函数(LossFunction)反应的是模型对数据的拟合程度。一般来说，损失函数越小，说明模型对数据的拟合也越好。
bitcarmanlee·2020-07-12 21:50

成本函数/代价函数、损失函数、目标函数

损失函数(Lossfunction)：损失函数越小，就代表模型拟合的越好。例如有平方误差损失函数、二分对数损失函数（二元标签预测）、多分类对数损失（多分类标签预测）代
あずにゃん·2020-07-12 20:44

神经网络中的损失函数

损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（LossFunction），一般记做L
DL-ML·2020-07-12 15:06

《深度学习入门》学习笔记（一）

深度学习学习笔记Chp4神经网络的学习section1lossfunction神经网络以某个指标为线索寻找最有的权重参数，在寻找过程中，需要使用lossfunction来比较使用神经网络根据特定的决策变量预测的值与这些特定的决策变量所对应的实际之的差距
狸豚5315·2020-07-12 12:15

常用的分类问题中的损失函数

原文地址：https://redstonewill.com/1584/（转自红色石头）前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（LossFunction）。
weixin_41065383·2020-07-12 11:21

【机器学习】代价函数（cost function）

注：代价函数（有的地方也叫损失函数，LossFunction）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的
weixin_33779515·2020-07-12 07:13

几种常见的损失函数

1.损失函数、代价函数与目标函数  损失函数（LossFunction）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。  
weixin_30569033·2020-07-12 06:33

损失函数定义及常用损失函数

损失函数定义损失函数（Lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)f(x)与真实值YY的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))L(Y,f(x))来表示。
程序小K·2020-07-12 05:40

机器学习方法概论2

代价函数（costfunction）或损失函数（lossfunction）是预测值与真实值之间的错误程度，之所以不用两者的“差值”而用“程度”，因为
TRTK·2020-07-11 22:32

常见的损失函数，代价函数以及优化算法汇总

我们通常只需要掌握三个步骤就可以完成训练了，拿起数据（特征），搭上模型（目标函数，损失函数，代价函数）,不断优化（优化函数-梯度下降，adam，动量-找到最优的W），就可以完成了1.损失函数、代价函数与目标函数损失函数（LossFunction
蜗牛遥遥·2020-07-11 18:09

机器学习中的损失函数(均方误差，交叉熵误差)及其python实现

很多函数都可以作为损失函数lossfunction，但常用的是均方误差和交叉熵误差等。
doubleslow;·2020-07-11 18:54

numpy实现逻辑回归以及梯度下降优化算法

神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp到Adam训练数据:实现过程:'''Aclassificationtaskwithlogisticregression:lossfunction
JayShaun·2020-07-11 12:04

损失函数与风险函数 + 经验风险最小化和结构风险最小化 | 15mins 入门 | 《统计学习方法》学习笔记（三）

（一）损失函数与风险函数损失函数(lossfunction)：度量模型一次预测的好坏常用的损失函数：（1）0-1损失函数（0-1lossfunction）L(Y,f(x))={1,Y≠f(X)0,Y=f
Sany 何灿·2020-07-10 23:00

4.2损失函数

神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（lossfunction），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差yky_kyk-神经网络的输出，tkt_ktk-正确解标签，k-数据的维数。
Leonie_·2020-07-10 22:28

机器学习基础__05__常见的代价函数和激活函数

损失函数（LossFunction）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。代价函数（CostFunction）：是
山野村夫_pro·2020-07-10 19:41

总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)及CV(交叉验证)

里面也有一些自己的理解和需要注意的地方，以此记录一下，总结如下，思想不够成熟，以后再补充，如有错误请不吝指正犀利的开头在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Lossfunction
哈士奇说喵·2020-07-10 16:55

损失函数loss function-- 对自己学习有帮助的资源集锦

前言：学无止境，在学习损失函数lossfunction的理论及使用方法时，有以下文章及github开源代码为我提供了很大帮助，特此附上链接，表示感谢！希望对您也有参考借鉴的意义！
dreamandgo·2020-07-10 09:39

论文笔记：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence

感想这篇文章不是好懂，需要有机器学习基础，特别是要了解HMM的前向后向算法，如果有人不知道这个算法的思想，可以参考周志华《机器学习》一书，上面对这个算法有一个详细的讲解，这篇文章最大的贡献就是提出了CTC的lossfunction
农民小飞侠·2020-07-10 05:09

【机器学习】经验风险最小化与结构风险最小化

常用的损失函数有以下几种：（1）0-1损失函数（0-1lossfunction）（1）（2）平方损失函数（quadraticlossfunction）（2）（3）绝对损失函数（absolutelossfunction
齐在·2020-07-09 21:22

ICCV2019 | 目标检测论文阅读 SCRDet：Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

SCRDet前言一、背景介绍二、SCRDet算法流程1.SF-Net2.MDA-Net3.RotationBranch三、损失函数3.1LossFunction3.2RegrssionLoss3.3AttentionLoss3.4ClassificationLoss
Liaojiajia2019·2020-07-09 20:39

Dice Loss

目的为了验证dice作为lossfunction，是否会被分割物体面积的大小所影响，设计本实验。实验1控制住GrundTruth不便，预测结果从小到大线性变化，另外给预测的右下脚加一个假阳性区域。
张王李刘赵孙杨·2020-07-09 02:04

（二）Model_and_Cost_Function

模型表示、参数学习模型成本函数（Costfunction）损失函数(Lossfunction)是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差，用L表示。
一个_坏人·2020-07-09 00:08

前向传播与反向传播

本篇主要介绍神经网络的参数更新方法在介绍参数更新方法之前，需要知道损失函数(lossfunction)。损失函数的作用是衡量模型预测值与实际值之间的差异。
weixin_39723464·2020-07-08 19:39

深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

目录神经网络背景常用的深度学习框架机器学习的三个基本要素模型学习准则损失函数0-1损失函数0-1LossFunction平方损失函数QuadraticLossFunction交叉熵损失函数Cross-EntropyLossFunctionHinge
绝对是谨慎提交的昵称·2020-07-08 06:28

五天学会Pytorch

的基础使用**Tensor重点知识**:自动求梯度Autograd概念例子TensorDay2&3深度学习基础线性回归(适用于连续值等预测问题)1.生成数据集2.读取数据3.定义模型4.初始化模型参数5.定义LossFunction6
等待戈多。·2020-07-08 03:09

【AI初识境】深度学习中常用的损失函数有哪些？

作者&编辑|言有三1什么是损失函数在机器学习中，损失函数（lossfunction）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，损失函数越小，一般就代表模型的鲁棒性越好，正是损失函数
言有三·2020-07-07 09:19

反向传播算法(Backpropagation)----Gradient Descent的推导过程

目录1.定义LossFunction2.GradientDescent3.求偏微分4.反向传播5.总结给出多层神经网络的示意图：1.定义LossFunction假设有一组数据样本x1x^{1}x1，x2x
Cyril_KI·2020-07-06 15:33

caffe之solver讲解及其配置文件编写

运行代码一般为#caffetrain--solver=*_slover.prototxt在DeepLearning中，往往lossfunction是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。
飞翔的小瓜瓜·2020-07-06 11:13

总结各类损失函数

不知道为什么富文本编辑无法显示Latex重新修改后的现地址：https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/866159581.损失函数损失函数（Lossfunction
WeisongZhao·2020-07-06 03:01

总结各类损失函数【修】

原文：https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/80382409#commentsedit损失函数损失函数（Lossfunction）是用来估量你模型的预测值
WeisongZhao·2020-07-06 03:01

Caffe学习系列(7)：solver及其配置

运行代码一般为#caffetrain--solver=*_slover.prototxt在DeepLearning中，往往lossfunction是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。
weixin_34410662·2020-07-06 01:14

tensorflow 错误杂记

ValueError：Nogradientsprovidedforanyvariable错误解释：要进行训练的变量与Lossfunction之间没有路径联系起来原因：很大可能是因为在sess.run(train_step
liuyinglxl·2020-07-05 16:50

深度学习-损失函数

例如在分类或者回归任务中，使用损失函数(LossFunction)作为其目标函数对算法模型进行优化。
**猿来是你**·2020-07-05 06:08

损失函数分类

损失函数（Lossfunction）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
I AM A BIG SHARK·2020-07-04 22:08

Review: Gradient Descent

如果我们想找一个最好的function，我们就需要optimizationL：lossfunction:parameters来最小化lossfunction接下来的步骤就是偏导数来迭代parameters
小光_499f·2020-07-04 22:52

机器学习常用损失函数以及各种排序算法，python实现

1.机器学习常用损失函数评价模型预测值和真实值的函数为损失函数（lossfunction）。它是一个非负实值函数，损失函数越小，模型的性能就越好。
wong小尧·2020-07-04 10:25

sparse autoencoder(稀疏自动编码机)

训练样本集可以是：，m个trainingexamples然后提出lossfunction(costfunction)
JUAN425·2020-07-04 09:15

代理损失函数(surrogate loss function)

当原本的lossfunction不便计算的时候，我们就会考虑使用surrogatelossfunction。
V83109·2020-07-04 09:39
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