LossFunction

在线学习算法FTRL-Proximal原理

2.回顾SGD可以参考文章利用SGD方法训练FM模型地址定义：模型参数:第t个样本:自定义LossFunction然后可以利用随机梯度下降（SGD）得到参数更新值：进行迭代：其中,是learningr
雪伦_·2016-04-23 17:37

线性回归原理篇

2.参数学习使用一般的平方和误差作为Lossfunction，主要有以下两种方法学习参数（1）根据梯度下降不断迭代，此处会涉及到learingrate（学习速率）（2）直接利用公式计算，得到一维精确解平方和误差定义
a819825294·2016-04-15 10:00

softmax loss

Lossfunction:L=−∑jyjlogpj,首先求p对o的导数：∂pj∂oi=pi(1−pi),i=j∂pj∂oi=−pipj,i≠j.接下来求
Cheese_pop·2016-04-14 15:00

caffe教程翻译:Loss

Caffe官网教程中Loss项，原文地址：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/loss.htmlLoss（损失）与绝大多数的机器学习引擎一样，Caffe是由一个lossfunction
Cheese_pop·2016-03-28 15:00

关于solver设置的一些问题

/bulid/tools/caffetrain-solver*_solver.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。
sinat_30071459·2016-03-18 10:00

CNN的新进展（2）

CNN中对损失函数（Lossfunction）的选择因问题类型的不同而有各异的合适选择。应用的比较多的包括SSoftmaxloss，Hingeloss和Contrastiveloss。
visonpon·2016-03-12 20:28

CNN的新进展（2）

CNN中对损失函数（Lossfunction）的选择因问题类型的不同而有各异的合适选择。应用的比较多的包括SSoftmaxloss，Hingeloss和Contrastiveloss。
dp_BUPT·2016-03-12 20:00

Caffe中的优化方法

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。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。
Losteng·2016-03-10 20:00

最小二乘法least square

上研究生的时候接触的第一个Lossfunction就是leastsquare。最近又研究了一下，做个总结吧。定义看wiki就够了。
garfielder007·2016-02-29 20:15

Loss Function View

p=186 一、LossFunction什么是LossFunction？
summerkiki·2016-02-25 14:00

Caffe: 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。
u010025211·2016-02-24 10:00

Loss Function总结

开始比较纠结于Cost/ErrorFunction和LossFunction之间的区别，后来发现它们在数学优化问题上其实是一回事，见这里。因此以下主要以LossFunction进行总结。
木顶思上·2016-01-20 15:46

2016年1月5日paper reading

并提出了这两种网络lossfunction的不足：只考虑了每一对patch或者每两对patch之间的关系，而忽略了gl
JOE_FANNIE·2016-01-05 14:23

Caffe傻瓜系列(6):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。
langb2014·2016-01-04 18:39

Caffe傻瓜系列(6):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。
langb2014·2016-01-04 18:00

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。
qq_26898461·2016-01-01 17:00

CSC321 神经网络语言模型 RNN-LSTM

Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据给予较高的概率值同时可以解决saturation的问题前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数)  这是一个最初版的神经网络语言模型  选取什么要的lossfunction
阁子·2015-12-16 20:00

神经网络-overfitting（一）

（一）、现象在监督学习中overfit的表现为，随着训练的进行，训练集上面的表现（比如lossfunction或者accuracy）一直变好，但是在测试集上面的表现却是先变好然后会出现拐点，表现变差。
xmucas·2015-12-13 21:36

损失函数

损失函数(LossFunction)-1http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdfLossFunction
iamzhangzhuping·2015-12-12 10:00

Caffe中的优化方法

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。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。 
langb2014·2015-11-09 10:00

机器学习复习——Logistic回归

需要注意的地方有：1.logistic函数表达式为：其导数形式为：2.logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为：到整个样本的后验概率：其中：通过对数进一步化简为：3.其实它的lossfunction
renyp8799·2015-11-04 18:00

机器学习中的决策树及其演化算法

递归构建特征选择——决策树生成——树剪枝互斥与完备：每个训练样本有且仅有一条路径规则最终可能训练出多个，可能一个没有；从所有可能决策树中选择最优是NP问题，因此现实中常用启发式（heuristic）方法LossFunction
jmy5945hh·2015-09-12 17:00

Coursera机器学习课程笔记(2) Linear Regression

为了寻找最优的参数\theta,我们可以最小化lossfunction即costf
yew1eb·2015-09-04 20:00

caffe优化算法

原文地址：http://demo.netfoucs.com/danieljianfeng/article/details/42931721在DeepLearning中，往往lossfunction是非凸的
liuxiabing150·2015-08-26 20:00

Caffe中的损失函数解析

Caffe中的损失函数解析导言在有监督的机器学习中，需要有标签数据，与此同时，也需要有对应的损失函数（LossFunction）。
lien0906·2015-08-10 16:00

Caffe学习：Loss

原文Loss（损失）与绝大多数的机器学习引擎一样，Caffe是由一个lossfunction（损失函数）驱动的。
u011762313·2015-08-08 13:00

Caffe中的优化方法：SGD、ADAGRAD、NAG，loss的计算

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。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。
q375010308·2015-07-23 14:11

Caffe中的优化方法：SGD、ADAGRAD、NAG，loss的计算

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。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。 
q375010308·2015-07-23 14:00

caffe study(3) 关于激活函数以及loss function

loss是估计值和真实值之映射到某一空间的误差，而lossfunction就是这种误差的描述形式，lossfunction反映出了对于问题的定义。
lien0906·2015-07-14 09:00

深度学习 改善训练效果的方法 overfitting改善方法

，导致对testingdata验证中的结果不理想，如下示意图所示:常见的解决方案choosingproperloss在选择Softmax作为outputlayer的时候选择crossentropy作为lossfunction
灰灰渔渔爱吃鱼·2015-07-10 08:32

机器学习中的Loss function

机器学习中的Loss函数转载自：http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf，翻译来自转载LossFunction
CatchBAT·2015-06-23 13:44

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 3

GradientComputing前面我们介绍过分类器模型一般包含两大部分，一部分是scorefunction，将输入的原始数据映射到每一类的score，另外一个重要组成部分是lossfunction，
shinian1987·2015-06-20 15:00

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解

LR回顾LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，LinearRegression和logisticRegression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，lossfunction
dinosoft·2015-06-14 23:55

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解

LR回顾LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，LinearRegression和logisticRegression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，lossfunction
dinosoft·2015-06-14 23:55

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解

LR回顾LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，LinearRegression和logisticRegression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，lossfunction
Dinosoft·2015-06-14 23:00

损失函数

今天看一篇论文时，碰到hingeloss，不知道是个什么东西，于是上网查了下，找到了一篇介绍lossfunction的英文文献（http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching
adminabcd·2015-06-02 11:00

【Caffe实践】损失函数解析

Caffe中的损失函数解析导言在有监督的机器学习中，需要有标签数据，与此同时，也需要有对应的损失函数（LossFunction）。
chenriwei2·2015-04-26 20:00

Caffe中的优化方法

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。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。
Danieljf24·2015-01-20 21:19

Caffe中的优化方法

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。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。 
Daniel_djf·2015-01-20 21:00

白话machine learning之Loss Function

p=186有关LossFunction（LF），只想说，终于写了一、LossFunction什么是LossFunction？
qrlhl·2015-01-04 19:00

OWL-QN算法： 求解L1正则优化

比如logisticregression中我们求解的是的lossfunction就是负log最大似然函数。logisticregression被广泛应用与互联网应用中，比如反欺诈，广告ctr。
hero_fantao·2014-09-16 19:00

机器学习算法及其损失函数

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23538535监督学习及其目标函数损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值
-柚子皮-·2014-04-12 16:39

Hinge loss

HingelossIn machinelearning,the hingeloss isa lossfunction usedfortraining classifiers.Thehingelossisusedfor"maximum-margin"classification
lansatiankongxxc·2013-11-02 18:00

Grandient Decent ;Line Search;梯度下降法;

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++listwise方法一般从建立objectivefunction角度不同分为最小化lossfunction
scut1135·2011-05-31 17:00
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