关于损失函数宽泛而准确的数学定义，我感觉我不会说得比 Wiki 更好，所以这一章主要还是介绍一些神经网络中常用的损失函数。然而即使把范围限制在 NN，如何选、为何选相应的损失函数仍然是一个不平凡的数学问题。囿于时间（和实力）、这一章讲的主要是几个损失函数的定义、直观感受和求导方法从名字上可以看出，损失函数是模型对数据拟合程度的反映，拟合得越差、损失函数的值就应该越大。同时我们还
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2023-08-07 21:52:47
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损失函数（loss）：预测值y 与已知答案y_的差距：NN优化目标：loss最小；1.mse(均方误差) 2自定义 3.ce(Cross Entropy) 均方误差mse:loss_mse = tf.reduce_mean(tf.aquare(y_-y))学习率：设置合适的学习率很重要（固定的
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2023-11-12 22:58:46
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问题背景：多分类问题，输入参数为8组特征值，采用Excel表格导入，输出参数为5种不同的分类结果。数据量为1000组左右，训练组与测试组保持为7:3。BP神经网络模型：隐藏层计算为10层，达到最大准确率，且时间较短。 学习率更新公式：损失函数更新公式：有几个超参数需要提前设置好，根据自己的问题背景环境。import numpy as np
import datetime
import x
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2024-01-25 16:54:00
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神经网络（NN）的复杂度空间复杂度：计算神经网络的层数时只统计有运算能力的层，输入层仅仅起到将数据传输进来的作用，没有涉及到运算，所以统计神经网络层数时不算输入层输入层和输出层之间所有层都叫做隐藏层层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层总参数个数 = 总w个数 + 总b个数时间复杂度：乘加运算次数学习率以及参数的更新：\[{w_{t + 1}} = {w_t} - lr*\frac{{\parti
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2023-10-05 08:56:02
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目录神经网络涵义损失函数定义最小二乘法极大似然估计（最大似然估计）交叉熵 神经网络涵义神经网络定义有很多，你可以以猫为例，他不知道猫是什么，但是你把一张猫的图片给他看，他能回答你这是一只猫的图片。这其中的关键就是你和他对于猫这个标准的差异，通过你给出的标准进行对比不断修改他的标准并逐渐向你的标准靠近的过程便是训练。当然在这个过程中，你的标准便是完美标准，他的开始标准会由你初始化处理的结果来决定，
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2023-12-13 21:55:48
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DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。1. 梯度消失与梯度爆炸我们设第一层卷积的参数为 第二层卷积的参数是，依次类推。又设激活函数为 ，每一层卷积在经过激活函数前的值为 ，经过激活函数后的值为 。按照上面的表示，在CNN中，输入 ，第一层的输出就是 ，第二层的输出就是 ，第三层的输出就是。设最终损失为 ，
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2024-01-15 09:33:53
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我们的第一个神经网络示例中，每个神经层都用下述方法对输入数据进行变换。 output = relu(dot(W, input) + b) 一个训练循环内(1) 抽取训练样本 x 和对应目标 y 组成的数据批量。 (2) 在 x 上运行网络［这一步叫作前向传播（forward pass）］，得到预测值 y_pred。(3) 计算网络在这批数据上的损失，用于衡量 y_pred 和 y
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2023-10-27 13:19:19
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如何理解反向传播？解释其作用机制？这个问题旨在检测你对于神经网络如何工作的知识。你需要讲清楚以下几点：前向过程(前向计算)是一个帮助模型计算每一层权重的过程，其结果计算将产生一个yp结果。此时将计算损失函数的值，损失函数的值将显示模型的好坏。如果损失函数不够好，我们需要找到一种方法来降低损失函数的值。训练神经网络本质上是最小化损失函数。损失函数 L (yp， yt)表示yp模型的输出值与yt数据标
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2023-12-06 15:53:18
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卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇优化目标-损失函数（持续补充）一、分类任务损失1、0-1损失2、KL散度 & 交叉熵损失（cross entropy loss）& softmax loss(1)信息熵(2)KL散度（相对熵）(3)交叉熵损失（cross entropy loss）那么为什么很多网络模型中使用交叉熵作损失函数呢？(4)Softmax 损失函数(Soft
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2023-11-20 14:38:20
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偏差 偏差度量了网络的训练集误差和贝叶斯误差（即能达到的最优误差）的差距。高偏差的网络有很高的训练集误差，说明网络对数据中隐含的一般规律还没有学好。当网络处于高偏差时，通常有以下几种解决方案。1. 训练更大的网络。网络越大，对数据潜在规律的拟合能力越强。2. 更多的训练轮数。通常训练时间越久，对训练集的拟合能力越强。3. 改变网络结构。不同的网络结构对训练集的拟合能力有所不同。方差 方差度量了网络
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2023-10-19 05:48:31
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激活函数
1、sigmoid
sigmoid函数曲线如下: sigmoid激活函数，符合实际，当输入值很小时，输出接近于0；当输入值很大时，输出值接近于1。 但sigmoid激活函数有较大的缺点，是主要有两点： （1）容易引起梯度消失。当输入值很小或很大时，梯度趋向于0，相当于函数曲线左右两端函数导数趋
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2024-04-09 21:43:34
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文章目录损失 Loss损失，代价和指标 Loss & Cost & Objective0-1 Loss 0-1 损失欧氏距离 Euclidean Distance最小绝对值误差 Least Absolute Error (LAE) - L1最小平方误差 Least Squares Error (LSE) - L2交叉熵 Cross EntropyGAN 生成对抗网络cGAN 条件
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2024-02-03 13:51:14
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一. 学习率学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小。学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢在训练过程中，参数的更新向着损失函数减小的方向参数的更新公式为：Wn+1 = Wn - learning_rate▽假设损失函数 loss = (w + 1)^2。梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ =
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2024-01-28 02:29:28
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# Python 损失率图像的实现
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[导入必要的库]
B --> C[加载数据集]
C --> D[数据预处理]
D --> E[建立模型]
E --> F[编译模型]
F --> G[训练模型]
G --> H[绘制损失图像]
```
##
原创
2023-10-28 05:59:08
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1.经典损失函数监督学习所要解决的两大类问题为分类问题和回归问题。针对分类问题和回归问题有各自不同的经典损失函数。 通过神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果。数组中每个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的
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2023-10-10 15:18:48
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## 深度学习损失率的实现流程
在深度学习中，损失率（Loss Rate）是评估模型性能的重要指标之一。它用于衡量模型在训练过程中预测结果与真实结果之间的误差程度。本文将从整体流程、每一步需要做的事情以及代码实现来解释如何实现深度学习的损失率。
### 整体流程
首先，让我们来看一下实现深度学习损失率的整个流程。下面的流程图描述了从数据准备到损失率计算的过程。
```mermaid
flo
原创
2023-11-02 11:56:34
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目录一、对抗训练的基本概念二、NLP中常用对抗训练算法的pytorch版本实现1、FGM——Fast Gradient Method2、PGD——Projected Gradient Descent3、FreeLB——Free Large-Batch4、SMART 对抗训练无论是在CV领域还是在NLP领域都具有举足轻重的地位，本人2021年在NLP比赛中成功
这段时间，经常会接触到NCL这个指标，在网上搜索这个指标后发现，基本上都是简单提一下概念和计算公式，对于NCL的计算过程没有一个完整的总结所以这篇文章，来对NCL的计算做一个小小的整理，写的时间比较少，内容会比较粗糙。净损失率（NCL%）净损失率（NCL：net credit loss）可以用来衡量某个月放款在呆账（逾期180天以上，也即核销write-off）之后的损失情况，主要目的是计算表内净
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2023-11-21 10:03:03
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译者|VK来源|Towards Data Science不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。损失函数的简要介绍损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)来最大程度地减少神经网络的损失。通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配，
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2023-10-10 14:11:58
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概念神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态。然后以这个指标为基准，寻找最优权重参数。神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function）。这个损失函数可以使用任意函数， 但一般用均方误差和交叉熵误差等。损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大程度上不一致。 以“性能的恶劣程度”为指标可能会使人感到不太自然，但是如果给损失
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2023-08-10 22:56:03
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