问题线性回归损失函数为什么要用平方形式？问题背景这是在阿里一面中遇到的问题，当时我的回答是损失函数是是模型预测值与真实值之间的一种距离度量，我们可以计算出每个样本的预测值与真实值之间的距离，全部加起来就得到了所谓的损失函数。而距离的度量可以采用预测值与真实值之间差的绝对值，或者两者之差的平方，当然更高次的也行，只要你喜欢。正如问题所述，为什么我们一般使用的是两者之差的平方而不是两者只差的绝对值呢？
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2024-10-12 11:06:41
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无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。 损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类
损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
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2024-04-25 14:28:24
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回归损失与分类损失回归用于逼近某个数值，预测的结果是连续的，例如预测小明的身高，160,161,162,163cm。平方损失即MSE： 分类用于预测物体属于某一个标签，预测的结果是离散的，例如预测明天是否下雪：是or否。 由于预测分类，最终的输出需要介于（0,1）之间，通常在网络输出处接上sigmoid或softmax （因为其函数值域在（0,1）之间）。 一个最常见的问题就是：为什么分类任务要用
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2024-03-26 09:14:38
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Logistic回归（分类问题） 这部分教程将介绍一部分：Logistic分类模型 我们在上次的教程中给出了一个很简单的模型，只有一个输入和一个输出。在这篇教程中，我们将构建一个二分类模型，输入参数是两个变量。这个模型在统计上被称为Logistic回归模型，网络结构可以被描述如下：
Logistic回归模型
我们先导入教程需要使用的软件包。import numpy as np
代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
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2024-04-29 15:40:05
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BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
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2023-10-08 00:15:37
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机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全
目标检测总综述目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方
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2024-04-29 20:53:35
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作者：Prince Grover编译：ronghuaiyang 导读 为模型选择合适的损失函数，让模型具有最好的效果。机器学习中的所有算法都依赖于函数的最小化或最大化，我们称之为“目标函数”。一组最小化的函数称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小值的一种常用方法是“梯度下降法”。把损失函数想象成起伏的山，而梯度下降就像从山上滑下来到达最低点。没有一个单
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2024-04-23 16:11:18
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目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是Smooth L1 Loss IoU LossGIoU Loss DIoU Loss CIoU
文章目录类别损失Cross Entropy Loss二分类损失多分类损失Focal Loss
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作者|Samrat Saha 编译|VK |Towards Datas Science Supervised Contrastive Learning这篇论文在有监督学习、交叉熵损失与有监督对比损失之间进行了大量的讨论，以更好地实现图像表示和分类任务。让我们深入了解一下这篇论文的内容。 论文指出
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2020-10-03 17:26:00
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损失函数（loss function）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。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的ΦΦ是正则化项
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2024-05-22 17:30:04
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学习人工智能快半年了，从ML到DL，又忘了前面的知识，于是在此总结一下在机器学习中常用的损失函数和导函数，以便以后复习。文中内容仅为笔者总结，仅供大家参考，其中若有错误请大家批评指正。在机器学习问题中，主要可分为回归和分类两大问题。一、回归问题回归问题主要关注的是一个唯一的因变量（需要预测的值）和一个或多个数值型的自变量（预测变量）之间的关系
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2024-04-12 09:54:49
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一篇弄懂交叉熵损失函数一、定义二、交叉熵损失函数：知识准备：1、信息熵：将熵引入到信息论中，命名为“信息熵”2、 KL散度（相对熵）：交叉熵：结论：Softmax公式Sigmoid常见的交叉熵损失函数类型交叉熵损失函数： 一、定义机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的
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2023-11-11 20:19:02
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在离线建模环节，需要对模型进行评估，这就需要对总样本进行划分，一部分用于训练，模型从训练集学习规则，一部分用于测试，检验模型的泛化能力。下面介绍几种样本划分方法。 留出法方法：将样本集 D 分成两个互斥的样本集合，训练集为S，测试集为T，S∩T=Ø，SUT=D这种方法非常简单，但不能充分利用数据训练模型，而且样本划分对模型效果影响很大。a. 只利用了部分数据训练模型，得到的模型很可能和全
在机器学习领域，log损失（Log Loss）和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是重要的评估指标，尤其在分类问题中。这些指标帮助我们衡量模型的预测值与真实标签之间的差异，从而优化模型的性能。在接下来的博文中，我将系统地记录如何在管理和优化这些损失函数过程中，配合备份策略与恢复流程的实施，以确保系统的稳定与数据的安全。
## 备份策略
备份策略的主要目标是保护我们的数据和模型，
目录一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集1.2. 读取数据集1.3. 定义模型1.4. 初始化模型参数1.5. 定义损失函数1.6. 定义优化算法1.7. 训练1.8. 小结二、Softmax 回归2.1. Softmax 回归◼ 回归VS分类# Kaggle分类问题◼ 从回归到分类2.2 交叉熵损失2.3 总结一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集我们首先生成数据集，1.2. 读取数据
经典机器学习算法，他们最本质的区别是分类思想（预测y的表达式）不同，有的是基于概率模型，有的是动态规划，表象的区别就是最后的损失函数不同。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(L0、L1（Lasso）、L2（Ridge）)。不同的算法常用的损失函数（Loss Function）有：一、0
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2024-04-05 10:04:59
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