LossFunction

深度学习自学（一）：Loss function 损失函数

Lossfunction2018.8.11技术积淀篇面试经常被问到损失函数，想着有时间整理下，最常被问到的事在SVM和CNN中，一个是softmax，一个是hinge函数，所以借鉴网上资料，自己也写上自己的见解
TheDayIn_csdn·2020-07-04 08:58

SKLearn分类器评估指标(一)

一、使用sklearn.metric包中的性能度量函数（一）分类器性能指标精度-召回率-F度量（Precision-Recall-F_measures）损失函数(LossFunction)接收机操作曲线
DAN_L·2020-07-04 05:33

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

最近太忙已经好久没有写博客了，今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧，以前对损失函数的理解不够深入，没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围，如果文中有任何错误，请各位朋友指教，谢谢~损失函数（lossfunction
weixin_33847182·2020-07-04 02:23

卷积（CNN）神经网络的选择、图片识别、降维

1、为什么选择神经网络机器学习最难的地方是特征工程，而传统的机器学习是一整套的迭代和训练算法，定义一些lossfunction（损失函数），最小化这些损失函数，从而得到近似的或比较好的模型。
logan_gu·2020-07-02 09:54

局部线性回归

它的Lossfunction是这里的w(i)如果|x(i)-x|约等于0，这此时w(i)约等于1，如果|x(
liang23333·2020-07-02 08:39

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression，LR）及其损失函数（包含凸性推导）

LossFunction一般经验来说，使用均方误差（meansquarederror）来衡量LossFunction：.但
alwaysyxl·2020-07-01 17:56

损失函数--KL散度与交叉熵

这种函数称为损失函数（lossfunction)。损失函数越小，则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。
Ambrosedream·2020-07-01 07:44

斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition（2）-lecture3（上）线性分类器、损失函数

损失函数（lossfunction），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。这种方法其实
李困困·2020-06-30 16:55

[PinSage] Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems 论文详解KDD2018

3.1ProblemSetup3.2ModelArchitecturePinSage算法Forwardpropagationalgorithm（局部卷积）Importance-basedneighborhood（如何采样）3.3ModelTraining模型训练Lossfunction
yyl424525·2020-06-30 11:44

CTC学习笔记（二） 训练和公式推导

整体思路训练流程和传统的神经网络类似，构建lossfunction，然后根据BP算法进行训练，不同之处在于传统的神经网络的训练准则是针对每帧数据，即每帧数据的训练误差最小，而CTC的训练准则是基于序列（
xmucas·2020-06-30 03:14

keras 自定义 loss损失函数， sample在loss上的加权 和 metric

2.metric只是作为评价网络表现的一种“指标”，比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到优化过程在keras中实现自定义loss，可以有两种方式，一种自定义lossfunction
机器AI·2020-06-30 00:52

L1和L2损失函数(L1 and L2 loss function)及python实现

需要注意的是，损失函数(lossfunction)和正则化(regularity)是两种不同的东西，虽然思路类似，但是他们却有着完全不同的作用和目的。本文主要讲损失函数。
海军上将光之翼·2020-06-29 07:19

【初学者必看】机器学习之梯度下降最全算法总结，基本概念+例子+代码

梯度下降法算法详解3.1梯度下降的直观解释3.2梯度下降的相关概念1.步长（Learningrate）：2.特征（feature）：3.假设函数（hypothesisfunction）：4.损失函数（lossfunction
和你在一起^_^·2020-06-29 05:14

机器学习ML中提到的几个知识点

1、损失函数（lossfunction）损失函数（lossfunction）是用来度量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数,损失函数越小，预测正确
紫夜馨空·2020-06-29 02:53

2018-ECCV-Mancs-A Multi-task Attentional Network with Curriculum Sampling

论文地址Motivation现有的Re-ID工作都面临以下的问题：lossfunction的选择不对准问题寻找高判别力的局部特征对于rankloss优化中的采样问题目前的大多数工作都是针对上述问题中的一两个来进行解决
_Xiaobo·2020-06-29 01:33

[分类] 感知机和支持向量机 (perceptron & SVM)

在这个模型中，我们的目标是将误分类点的个数->0,所以其实是在最小化一下这个lossfunction：min,其中M是误分类点的index，用一些最优化方法可以解得：;
数据麻瓜·2020-06-28 22:21

CS231n——机器学习算法——线性分类（中：SVM及其损失函数）

损失函数Lossfunction在线性分类（上）笔记中，定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（scorefunction），该函数的参数是权重矩阵W。
堂姐在这儿。·2020-06-28 20:53

前向传播和反向传播最好实例

里面的梯度是为了看权值对误差的影响，这里的误差就是我们的lossfunction啦～～公式就是w=w
阿猫的自拍·2020-06-28 20:17

李宏毅机器学习课程---2、Regression - Case Study

为机器挑选【合适的model和lossfunction】，不同的model和lossfunction，来适合解决不同的问题loss英[l
weixin_34290352·2020-06-28 16:34

Logistic回归模型和Python实现

模型数学形式：引入损失函数（lossfunction，也称为错误函数）描述模型拟合程度:使J(w)最小，求解优化问题得到最佳参数。Logistic回归logistic回归(Lo
weixin_30877181·2020-06-28 01:57

（吴恩达笔记 1-3）——损失函数及梯度下降

1、损失函数(lossfunction)损失函数(lossfunction)或代价函数(costfunction)来度量预测错误程度也就是说，对于一个机器学习算法，如何评价一个算法是否是比较好的算法，需要提前定义一个损失函数
灰羽吖·2020-06-27 14:06

深度学习最基础理论知识总结 (CS231课程总结，持续更新)

一、损失函数lossfunction1、SVM：最简单的lossfunction其中为真实label对应的分数，为labelj对应的分数，Li为每个样本的分类损失，目的是最大化真实label对应分数。
CAM-TAY·2020-06-26 22:33

RF GBDT XGBOOST的区别与联系

Gradientboosting(GB)机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化lossFunction，Gradientboosting的思想是迭代生多个（M个）弱的模型，然后将每个弱模型的预测结果相加
朝阳在望·2020-06-26 19:42

深度学习-何如计算误差(图片有问题,后期修复)

关于误差计算,有如下概念:损失函数(LossFunction):定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差代价函数(CostFunction):定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均目标函数
守钱·2020-06-26 14:06

tensorflow笔记DAY01【连载】

一般流程2、总结二、变量使用1、小例子——循环器2、总结三、fetch&feed1、fetch——同时运行多个op2、feed——喂入数据的接口四、应用：线性模型1、生成样本数据2、构造一个线性模型3、构造lossfunction4
MC.zeeyoung·2020-06-26 12:52

损失函数

损失函数(lossfunction)=误差部分(lossterm)+正则化部分(regularizationterm)1.误差部分1.1goldterm,0-1损失函数,记录分类错误的次数1.2Hingeloss
一头食量超大的小猪·2020-06-26 10:01

机器学习中的损失函数

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
Michael_Shentu·2020-06-26 09:01

李宏毅深度学习ppt总结

3.获取最佳的神经网络参数（学习方法）采用梯度下降算法LectureII：TipsforTrainingDNNA.网络优化训练选择合适的Lossfunction：使用CrossE
Zachary Yu·2020-06-26 01:30

cost function and loss function

在机器学习领域我们经常会遇到costfunction和lossfunction(也叫errorfunction)，而这两个function实际是有区别的。
geekpy·2020-06-25 17:20

神经网络之cost函数损失函数，

【机器学习】代价函数（costfunction）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
数据科学家corten·2020-06-25 13:11

深度学习中常见的loss函数汇总

  损失函数(LossFunction)分为经验风险损失函数和结构风险损失函数，经验风险损失函数反映的是预测结果和实际结果之间的差别，结构风险损失函数则是经验风险损失函数加上正则项(L1或L2)。
迷路的咸鱼·2020-06-25 12:25

机器学习笔记之十九——决策树的损失函数（补充）

而剪枝过程换个方法来讲，其实就是在优化降低Lossfunction的的过程。Lossfunction设决策树T的叶节点个数为,是树的叶节点，该叶节点有个样本点，其中k类的样本点有个，,为该叶节点的信
落在地上的乐乐·2020-06-25 10:22

机器学习李宏毅学习笔记-1

2、学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计2.1推导回归Lossfunction2.2学习损失函数与凸函数之间的关系2.3了解全局最优和局部最优3、学习导数，泰勒展开3.1推导梯度下降公式3.2
qq_34305184·2020-06-25 08:40

（三）tensorflow2.0 - 自定义loss function（损失函数）

（一）tensorflow2.0-自定义layer（二）tensorflow2.0-自定义Model（三）tensorflow2.0-自定义lossfunction（损失函数）（四）tensorflow2.0
_吟游诗人·2020-06-25 06:05

解析损失函数、代价函数、目标函数

一、损失函数、代价函数、目标函数定义首先给出结论：损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。
柚子一只·2020-06-25 06:48

神经网络出现NAN的个人见解

【注】：反向传播的时候，求的是lossfunction与当前层
沉香屑_·2020-06-25 01:36

GBDT原理与Sklearn源码分析-回归篇

虽然两者其实本质是一样的，只是lossfunction不同，但是分成两篇可以帮助更好的对比理解。注意：本文前半部分是GBDT原理的一个概述，后半步是sklearn中是如何实
kingsam_·2020-06-25 01:54

GBDT原理与Sklearn源码分析-分类篇

如果说最大的不同的话，那就是在于由于lossfunction不同而引起的初始化不同、叶子节点取值不同。正文：GB的一些基本原理都已经在上文中介绍了，下面直接进入正题。
kingsam_·2020-06-25 01:23

损失函数

原文链接：https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/target_function目标函数（targetfunction）、损失函数（lossfunction）、代价函数
hey-yahei·2020-06-25 00:16

机器学习中的损失函数

log对数损失函数（逻辑回归）二、平方损失函数（最小二乘法,OrdinaryLeastSquares）三、指数损失函数（Adaboost）四、Hinge损失函数（SVM）五、其它损失函数损失函数损失函数（lossfunction
Sunning_001·2020-06-25 00:59

反向传播算法（BP）学习笔记

反向传播（Backpropagation）先介绍几个微分中复合函数的例子L是LossFunction，它是若干个L的加和，若想要计算L的偏微分，则只需要先计算每一个l对w的偏微分，然后再加起来即可。
Vinsmoke -Hou·2020-06-24 18:04

18种损失函数全详解及其PyTorch实现与机制

文章目录基础概念损失函数(LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)PyTorch实现与机制nn.CrossEntropyLoss功能与使用数学原理信息熵相对熵
Nstar-LDS·2020-06-24 18:08

优化梯度下降算法

Adam结合了mouteum和rep,过程类似于归一化对算法提速的作用，能够使得lossfunction的界面趋向于圆形，
麦才坚·2020-06-24 12:27

吴恩达深度学习课程笔记

lossfunciton：是单个例子相对于真实标签的误差costfunction：是整个数据集产生的lossfunction的总和，机器学习训练的过程中就是要不断的减小这个costfunciton逻辑回归几乎所有的初始化方式都有效
PCChris95·2020-06-24 11:35

机器学习之优化算法（一）之损失函数

损失函数损失函数被称为costfunction,objectfunction,lossfunction等，这里不区分几种用法的微小区别。
deardao·2020-06-24 04:38

3.2 tensorflow实现softmax regression识别手写数字

MNIST，60000个28x28灰色图像，55000个训练集，10000个测试集，5000个验证集；SoftmaxRegression模型：将可以判定为某类的特征相加，将这些特征转化为判定是这一类的概率；lossfunction
小小白在路上·2020-06-23 22:37

【深度学习技术】Softmax和SVM的区别与比较

另一个是损失函数（lossfunction），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小
CrazyVertigo·2020-06-23 13:59

机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）

78488279这里是比较全的，引用过来有好多公式变化了https://blog.csdn.net/left_la/article/details/9159949常见向量范数和矩阵范数1.损失函数损失函数（Lossfunction
gdengden·2020-06-23 10:10

tensorflow中常见的损失函数

今天在构建一个卷积网络时看到书上例程里用的tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()这个函数，打开Documentation看了没太明白，特地讲三种常见的lossfunction
fang_chuan·2020-06-23 06:07

语音识别面试题

基于CTC的声学模型和其他声学模型的lossfunction区别参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/33464788语音识别有时候输入长度远大于输出长度，这是因为语音信号的非平稳性决定的
ferb2015·2020-06-23 06:51
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