1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x)值。2. 常用损失函数常见的损失误差有五种： 1. 铰链损失（Hinge Loss）：主要用于支持向量机（SVM） 中； 2. 互熵损失 （Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 3. 平方损失（Squar
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2023-12-11 11:37:13
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1.梯度梯度是一个向量(矢量)，它的数学含义是函数f(x,y)在可导处的变化速率，梯度越小，表示函数越趋近与某个最小极值。所以在机器学习算法中，通过梯度下降算法来对函数进行调优。2.损失函数-Loss-Function损失函数是衡量样本平均误差相关的函数，损失函数的数学意义是衡量模型输入与输出之间的误差值大小的函数。模型训练的目标就是求出使得损失函数取值最小的时候的模型参数。损失函数是用来评价模型
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2023-12-16 21:31:53
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问题的损失函数表示预测值与真实值之间的差异公式：对数损失 (Log ...
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2023-05-14 13:29:04
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前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中损失函数的作用：衡量模型模型预测的好坏。正文：首先我们假设要预测一个公司某商品的销售量：X：门店数 Y：销量我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大概门店和销量的关系是怎么样的呢？我们根据图上的点描述出一条直线：似乎这个直线差不多能说明门店数X和Y得关系了：
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2023-10-03 20:42:50
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常见的损失函数以及其优缺点如下：0-1损失函数(zero-one loss) 0-1损失是指预测值和目标值不相等为1， 否则为0:[公式] 特点：(1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用.(2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽条件，即满足 [公式] 时认为相等， 2. 绝对值损失函数绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对
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2024-01-06 05:54:27
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# 深度学习中的常见损失函数实现
深度学习是机器学习的一部分，它依赖于损失函数来评估模型的性能。在本篇文章中，我将带你一步步理解和实现常见的损失函数，包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）和绝对误差（MAE）。我们将通过以下步骤进行实现。
## 实现流程
下面是实现深度学习常见损失函数的步骤表：
| 步骤 | 描述
验风险+结构风险（也就是
原创
2023-03-03 06:27:53
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者yyHaker单位 |哈工大SCIR实验室损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。
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2023-05-19 13:47:45
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1.损失函数简介1.1损失函数作用损失函数绝对是深度学习中最重要的一部分，要想训练出好的模型，就必须要有个好的损失函数。 首先，得明确损失函数是干嘛用的！ 通俗地说，损失函数就是告诉网络模型预测值与真实值的差距，描述模型预测的好坏，好让网络模型朝着我们期望的好的方向进行学习。 举个简单的例子，就像猜数字游戏，我们随便写下一个数字，让计算机来预测我们写的值，这时我们就需要一个损失函数来告诉计算机预测
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2023-10-23 23:05:50
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几种常见损失函数
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2023-05-31 07:47:48
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# 损失函数在机器学习中的应用
## 引言
损失函数（Loss Function）是机器学习中一种用于衡量模型预测结果与实际标签之间差异的函数。在训练过程中，我们的目标是通过优化损失函数来找到最佳的模型参数，使模型能够更好地逼近真实数据的标签。本文将介绍损失函数的概念、常见的损失函数类型以及如何在代码中应用损失函数进行模型训练。
## 损失函数的概念
损失函数是机器学习中的一个重要概念，它用于
原创
2023-08-21 04:40:26
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# 如何实现机器学习的损失函数
机器学习中的损失函数（Loss Function）是用来评估模型预测值与实际值之间的差距的重要指标。理解和实现损失函数是每位开发者必须掌握的基本技能。接下来，我将通过一个简单的流程和示例代码来教你如何实现损失函数，并帮助你掌握这一关键概念。
## 整体流程
为了实现机器学习中的损失函数，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 06:21:37
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1、Softmax交叉熵损失函数（多分类）（1）定义def get_softmax_loss(features,one_hot_labels):
prob = tf.nn.softmax(features + 1e-5)
cross_entropy = tf.multiply(one_hot_labels,tf.log(tf.clip_by_value(prob,1e-5,1.0)
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2023-12-04 17:20:53
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深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~1. 引言损失函数是机器学习与深度学习里面的重要概念。从名字上就可以看出，损失函数(Loss Function)反应的是模型对数据的拟合程度。一般来说，损失函数越小，说明模型对数据的拟合也越好。同时我们还希望当损失函数比较大的时候，对应的梯度也会比较大，这样梯度下降的时候更新也会快一些。损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致
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2023-08-25 18:40:49
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损失函数在第五章《神经网络的学习（训练）》中，我们介绍神经网络的训练过程中，需要不断对权重进行调整。调整权重的目的是为了得到一组最终权重，使得输入的特征数据的输出达到我们的期望值，也就是神经网络的实际输出值与期望输出值误差最小。那么问题来了：如何度量两组数据之间的差异？序号实际输出值期望输出值（Label）1数据a数据b2323.1320.73321.13224321.5321.45323324.
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2024-01-02 14:14:09
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目录一、常见的MSE、MAE损失函数1.1 均方误差、平方损失1.2 平均绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式2.2 几个关键的概念1、鲁棒性（robustness）2、稳定性三、smooth L1损失函数四、Cross entropy损失和Softmax损失1、Cross entropy2、Soft...
原创
2021-08-13 09:51:16
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# 机器学习中的损失函数
## 引言
在机器学习中，损失函数是一种衡量模型预测值与真实值之间差异的方法。它在训练过程中起着至关重要的作用，可以帮助我们评估模型的准确性并进行参数调整。在本篇文章中，我将向你介绍机器学习中的损失函数，并指导你如何实现它。
## 损失函数的流程
为了更好地理解损失函数的实现过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
1. 准备数据集：首先，我们需要准备一个数据集，包含特
原创
2023-12-31 07:07:29
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# 机器学习算法的损失函数
在机器学习中，损失函数是评估模型预测结果与实际结果之间差异的重要指标。它在训练过程中用于调整模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据，并在测试数据上具有较好的泛化能力。本文将介绍几种常见的机器学习算法的损失函数，并通过代码示例进行演示。
## 1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）
均方误差是回归问题中最常用的损失函数之一。它计算预测值与实际
原创
2024-02-14 07:35:36
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深度学习基础：性能评估指标超参数介绍损失函数前言本文主要总结一下常见目标检测的损失函数以及一些基础的函数，主要损失函数为mask-rcnn涉及到的损失函数包括：MSE均方误差损失函数、Cross Entropy交叉熵损失函数目标检测中常用的Smooth L1损失函数focal loss，log lossdice loss ,iou loss损失函数：共分为两类，分类问题的损失，和回归问题的损失。分
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2023-12-10 16:11:00
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本文为机器学习基础 第一篇2020这个充满变化的不平凡的一年过去了，孕育着希望和
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2022-08-16 10:34:43
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