损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常表示为：θ*是我们通过损失函数最小化要求得的参数，一般都是通过梯度下降法来求得1、0-1损失函数 0-1损失函数的表达式如下，常见
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2024-04-17 19:44:46
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七.风险防范与风险控制（风险分析）目录:1.操盘的风险概述
2.市场风险,信用风险,利率风险.
3.投资交易中的风险防范
4.外汇投资交易中的止损与止盈,挂单交易
5.系统性风险与非系统性风险
6.正态分布
7.VAR 模型概述2. 市场风险,信用风险,利率风险两大评级公司: 穆迪公司和 标准普尔公司3.风险与收益单项投资项目的风险衡量 风险的衡量与概率相关,并由此同期望值,标准差,标准离差率等相
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2024-09-26 10:44:00
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1 损失函数、代价函数和目标函数损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是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。（也被称作经验风险）目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是代价函数 + 正则化项）。代价函数最小化，降低经验风险，
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2024-01-21 19:25:09
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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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前言： 在正文开始之前，先说一下关于Loss Function、Cost Function 和Objective Function的区别和联系。在机器学习的语境下这三个术语经常交叉使用。损失函数 (Loss Function）通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出$\hat{y}$和一个真实标签$y$,损失函数输出一个实值损失$L = f(y_i,\hat{y_i})$代价函数 (Cost
机器人的定义与组成机器人是什么？1920年捷克斯洛伐克作家卡雷尔·查佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役”、苦工)和Robotnik(波兰文，愿意为“工人”)，创造出“机器人”这个词机器人(Robot)是自动执行工作的机器人装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作
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2024-04-02 10:25:54
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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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## 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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在各种机器学习相关的论文中，我们都可以看到一个叫损失函数（loss function）或者成本函数（cost function）的公式。我们把损失函数作为目标函数，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。Y^=f(X)Y^=f(X)与真实值YY的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用L(Y,f(x))L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的性能就越好。
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2023-12-21 22:06:41
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简介该论文的主要贡献是提出了Genetic Loss-function Optimization （GLO）搜索loss函数的形式：比如
优化loss函数的系数：即优化上面例子中的
这三个系数，其中
分别表示真实和预测值。
搜索损失函数GLO使用population-based的进化搜索策略，损失函数
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2024-08-26 20:47:55
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# 深度学习损失率定义实现教程
## 概述
在深度学习中，损失率是评估模型性能的重要指标之一。在这篇文章中，我将教你如何定义和计算深度学习模型的损失率。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建模型]
B --> C[定义损失函数]
C --> D[定义优化器]
D --> E[训练模型]
E --
原创
2024-06-18 06:17:29
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从空压机排出到用气设备的压缩空气的压力，总是无法得到充分的利用，造成能源白白浪费。这些浪费主要表现在输气管道、阀门、弯道、气流改变方向和节流上的阻力损失，阻力损失转化成热量散发在大气中，造成压力降。因此，必须有一种简易实用的计算方法，计算空压机管道长度和压力损失，使阻力损失最小而投资最经济。可以使用以下公式进行计算：Δp=450q1.85L/(d5p)式中：Δp — — 压力降(bar)；q —
首先我们要明白神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数来定义的。下面将介绍用于分类和回归的经典损失函数。并通过Tensorflow实现。（1）分类问题和回归问题是监督学习的两大类。现在介绍分类问题和回归问题中的经典损失函数。 通过神经网络解决多分类问题最常见的方法就是设置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维数组作为结果输出。数组中
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2024-07-08 16:12:19
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文章目录前言一、均方误差(mean squared error, MSE)二、平均绝对误差(mean Absolute error, MAE)三、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）总结 前言 深度学习需要正向传播跟反向传播，为了更新参数w和b，我们需要设置一个损失函数loss function，通过损失函数来进行反向传播。 损失函数 （Loss Function） 也可称为代价
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2023-08-02 23:14:54
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损失函数: 如图所示:MSE损失函数收敛速度慢，可能会陷入局部最优解:而交叉熵损失函数的收敛速度较MSE快，且较为容 易找到函数最优解。损失函数定义:回归损失函数:1.均方误差损失函数 运用均方误差(MeanSquaredErrorLoss,MSE)的典型回归算法有线性回归(Linear Regress
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2023-08-04 23:56:16
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1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性广义上的可解释性指： 在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。 比如我们在调试 bug 的时候，需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。比如在科学研究中面临一个新问题的研究时，我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状，以获得对研究方向的正确认识。反过来理解，如果在一些情境中我们无法得到相应的
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2024-07-29 14:43:38
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目录一、概述二、损失函数(1) 类别分类损失(2) 边框回归损失 DFL loss: Ciou Loss:代码下载链接：一、概述（1） 通过YOLOv8-训练流程-正负样本分配的介绍，我们可以知道，经过预处理与筛选的过程得到最终的训练数据： a. 网络输出值：pred_scores[bx8
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2024-01-02 08:35:57
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第二章 StyleGAN代码解读（下）2.3 损失函数代码解读 StyleGAN的损失函数写在training/loss.py下，包括了三种损失：WGAN/WGAN-GP损失，Hinge判别损失，以及StyleGAN倡导的logistic损失。最终StyleGAN选择了添加了简单梯度惩罚项的Logistic损失。2.3.1 WGAN、WGAN-GP损失 · Loss_G（line 26-
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2024-09-03 14:36:34
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损失函数 梯度 优化上次看到了损失函数究竟是什么样子的，这次我们就来看看如何针对损失函数进行优化。首先按照CS231n课程的内容，我们导入了一个情境，在一个山地区域中我们想要到达地势最低点，那该怎么办。第一种想法就像吃鸡游戏一样，我在随机地点降落无数次，找到这一批随机地点中最低的，把它当作最小值。首先，这个的耗时实际取决于你降落的次数；其次，这玩意儿真的效果不好，而且不难看出，这种想法带来的结果有
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2023-09-04 09:22:14
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深度学习的损失率的意义 损失程度模型
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2023-05-25 15:46:36
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