目录前言均方误差（MSE）平均绝对误差（MAE）二元交叉熵（tf.keras.losses.binary_crossentropy）多分类交叉熵（tf.keras.losses.categorical_crossentropy）稀疏多分类交叉熵（tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy）前言损失函数就是神经网络每次迭代的前向计算表达式与真实值的
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2023-08-31 20:00:18
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1. 神经网络损失函数说明神经网络欧式距离损失函数用于连续值训练样本的拟合，softmaxwithloss损失函数用于分类训练样本的拟合。另外，深度网络对于分类样本的拟合能力强于对于连续值样本的拟合能力。即同样的深度网络如果能拟合10组分类的样本，可能只能拟合3组连续值的样本。欧式距离损失函数如下式所示：
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2024-04-21 15:30:15
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这是第二篇笔记，上一篇笔记主要写了神经网络向前传播的过程，这篇笔记将主要记录代价函数以及梯度下降代价函数对于逻辑回归来说，损失函数为\(J(\theta)\)\[J(\theta) = -\frac{1}{m}
\left[
\sum_{i=1}^m y^{(i)}\log h_\theta(x^{(i)})+(1-y^{(i)})\log (1-h_\theta(x^{(i)}))
\right
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2023-09-14 14:40:20
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一、损失函数简介损失函数主要分为两大类:分类损失和回归损失1.回归损失：1 均方误差(MSE 二次损失 L2损失) 它是我们的目标变量与预测值变量差值平方。2 平均绝对误差(MAE L1损失) 它是我们的目标变量与预测值变量差值绝对值。 关于MSE与MAE的比较。MSE更容易解决问题，但是MAE对于异常值更加鲁棒。2.分类损失：1 交叉熵损失函数。 是目前神经网络中最常用的分类目标损失函数。2 合
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2023-10-18 19:19:50
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本文将会从实际的训练过程来依次讲解，用到哪些知识点就将～BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传
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2023-08-16 19:37:40
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BP神经网络的基础介绍见：，这里主要以公式推导为主。 BP神经网络又称为误差反向传播网络，其结构如下图。这种网络实质是一种前向无反馈网络，具有结构清晰、易实现、计算功能强大等特点。 BP神经网络有一个输入层，一个输出层，一个或多个隐含层。每一层上包含了若干个节点，每个节点代表一个神经元，同一层上各节点之间无任何耦合连接关系，层间各神经元之间实现全连接，即后一层(如输入层)的每一个神经
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2024-03-11 10:30:09
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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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第三章.神经网络的学习 3.1 损失函数损失函数是表示神经网络性能“恶劣程度”的指标，即当前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。均方误差(mean_squared_error) 1).公式：参数说明：yk：神经网络输出tk：监督数据k：数据维度 2).代码实现：import numpy as np
# 均方误差
def mean_squared_error(y, t):
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2023-08-30 16:16:12
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常见的损失函数和代价函数分类和回归常用的损失函数如下： 公式见网页或者博客损失函数修改策略针对利用Loss修正存在类别不平衡问题的情况，详见本人博客《类别不平衡策略》文章的介绍。针对利用修改Loss来训练差异性较小的样本，如人脸等。为了同一类的特征更近，不同的类的特征更远，在人脸识别领域已提出多种loss。 文章人脸的各种loss中简介了人脸识别领域大部分有名的loss函数以及论文目录，有需要的自
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2023-07-07 16:52:56
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当学习神经网络到一定程度时，不难发现优化器和损失函数是神经网络模型不可缺少的部分。损失函数loss目录1 损失函数：2 典型损失函数：2.1 nn.L1loss 2.2 nn.SmoothL1oss / HuberLoss2.3 nn.MSELoss2.4 nn.BCELoss2.5 nn.CrossEntropyLoss2.6 nn.NLLLoss2.7 nn.NLLLoss21 损失
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2024-02-25 06:48:30
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损失函数是不是凸的？不是全局最优不一定是好的解，局部最优不一定是差的解NN中设计得激活函数是为了引入非线性变换，凸不凸都可以 NN不凸，是多个隐藏层导致的，即使每一层激活函数都是凸的，目标函数依旧是非凸问题。激活函数设计为凸就可以得到凸的优化目标，然而NN不凸，是多个隐藏层导致的，即使每一层激活函数都是凸的，目标函数依旧是非凸问题，举例说明举例说明：假设一个NN的最后一层为least square
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2023-05-23 11:38:15
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sotfmax损失1.softmax分类器：softmax函数：其输入值是一个向量（图像），向量中元素为任意实数的评分值（中的），函数对其进行压缩，输出一个向量，其中每个元素值在0到1之间，且所有元素之和为1。softmax相当于是对输入做了一个归一化处理，其结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布。该函数是单调增函数，即输入值越大，输出也就越大，输入图像属于该标签的概率就越大。假设有K个类别，
什么是BP神经网络？。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向
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2023-08-22 21:11:56
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一般神经网络的训练过程可分为两个阶段：一、通过前向传播算法计算得到预测值，将预测值和真实值作对比，得出两者之间的差距（损失函数）。二、通过反向传播算法计算损失函数对每一个参数的梯度，再根据梯度和学习率使用梯度下降算法更新每一个参数。 应用了反向传播算法的前馈神经网络依旧是前馈的，反向传播不是区分前馈与反馈的标准。前馈神经网络：每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信
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2024-02-12 20:28:18
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一、损失函数的优化 如果我们想处理分类问题，选择损失函数时，一个选项是交叉熵损失函数（the cross-entropy cost function）。交叉熵损失可以缓解之前提到的由于激活函数的输入落在函数偏左或偏右侧导致的导数过小而训练缓慢的问题。 原因在于：如果使用均方误差作为激活函数 对于单层神经网络单个神经元而言： 其中a是输出 交叉熵损失表示如下： 此时： 对多层的
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2024-01-28 15:32:42
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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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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(y)与已知答案(y_)的差距 神经网络优化的目标就是想找到某一套参数使损失函数最小 主流的loss计算有三种均方误差mse(Mean Squared Error)自定义交叉熵ce(Cross Entropy) eg.预测酸奶的日销量y。x1和x2是影响日销量的因素 建模前，应预先采集的数据有，每日x1和x2和y（已知答案，最佳情况销量=产量），拟造数据X，Y_，y_=x
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2024-02-05 10:10:18
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1、什么是损失函数损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数。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
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2023-09-26 13:47:40
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