The hinge loss is a convex function, so many of the usual convex optimizers used in machine learning can work with it. It is not differentiable, but h
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2017-09-26 15:42:00
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损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好，最理想的情况是预测值刚好等于真实值。进入正题~categorical_cross...
原创
2021-08-13 09:42:53
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from sklearn import svmfrom sklearn.metrics import hinge_lossX = [[0], [1]]y = [-1, 1]mon_function([[-2], [3], [0....
原创
2022-07-19 16:36:37
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Hinge Loss Function Hinge Loss 函数一种目标函数，有时也叫max margin objective。 在Trans系列中，有一个 $$ \max(0,f(h,r,t) + \gamma f(h',r,t')) $$ 这样的目标函数，其中$\gamma 0$。为了方便理解
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2016-12-01 19:35:00
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Hinge Loss简介Hinge Loss是一种目标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。其二分类情况下，公式如下： l(y)=max(0,1−t⋅y)其中，y是预测值（-1到1之间），t为目标值（±1）。其含义为，y的值在-1到1之间就可以了，并不鼓励|y|
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2022-08-30 10:00:13
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https://blog..net/u0109753/article/details/78488279 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) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,
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2018-04-02 11:40:00
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损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、c
原创
2021-05-24 11:12:18
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# 当我们使用SVM来分类数据点时，需要一个损失函数来衡量模型的性能。Hinge损失函数是SVM中常用的一种损失函数。
# 这个函数的作用是计算每个样本的损失，并将它们加起来得到总的损失。
# 该代码添加了正则化常数C的定义，以及模型参数向量w的定义，用来计算Hinge损失。
# 在绘制函数曲线时，该代码使用x作为模型的预测值来计算在不同预测值下的损失值，并绘制Hinge损失随预测值变化的曲线。
原创
2023-04-12 20:11:19
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一直从事VR开发，项目中经常需要用到定时执行某一事件的功能，因此写了一个简易定时器，勉强够用。下面直接上代码： 下面这个脚本主要作用是创建一个空对象（从创建出来到游戏结束时），用来挂载各种需要常载脚本。using UnityEngine;
public class DontDestroyGO
1.形状你得先认识一下Box2D中的有什么形状：POLYGON（多边形）：用于封闭形状如基本几何图形（非圆形），它使用一系列按各个API指定的顺序排列的顶点（x,y）CIRCLE（圆）：可以做球、水珠、星体，等等。EDGE（边）：用于制作墙、地面、只有起点和终点的线段。CHAIN（链）：与边相同，但你可以闭合它（像多边形但不是凸多边形）或不闭合它(像边但点超过2）知道了刚体形状（body shap
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2024-07-16 08:04:09
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1.定义 损失函数的一般表示为 L(y,f(x))，用以衡量真实值 y和预测值 f(x)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 [y-f(x)] ：残差表示，在分类问题中则为 yf(x) ： 趋势一致。具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数，每个输出对应一个损失函数。但是梯度
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2023-11-27 20:26:50
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要想搞明白Hinge损失函数，不得不来讨论一下SVM（支持向量机）SVM 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的的学习策略就是间隔最大化。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 能够分类下列数据的超平面有很多个，但间隔最大的分离超平
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2023-12-18 19:54:27
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损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)：1：hinge loss(合页损失)又叫Multic
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2023-11-02 09:17:01
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1前言训练深度学习模型，就像“炼丹”，模型可能需要训练很多天。我们不可能像「太上老君」那样，拿着浮尘，24 小时全天守在「八卦炉」前，更何况人家还有炼丹童、天兵天将，轮流值守。人手不够，“法宝”来凑。本文就盘点一下，我们可以使用的「炼丹法宝」。2初级“法宝”，sys.stdout训练模型，最常看的指标就是 Loss。我们可以根据 Loss 的收敛情况，初步判断模型训练的好坏。如果，Loss 值突然
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2023-10-07 19:04:33
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1. 损失函数、代价函数与目标函数损失函数(Loss Function)：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。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，也就是所有损失函数值的平均。目标函数(Object Function)：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是(代价函数+正则化项)。--2. 常用的损失函数这一节转载自博客(
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2023-11-04 16:56:40
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# 对比损失（Contrastive Loss）及其在Python中的应用
## 引言
在机器学习和深度学习领域，我们经常需要解决相似性度量的问题，即如何衡量两个样本之间的相似性或差异性。对比损失（Contrastive Loss）是一种常用的损失函数，用于训练模型以学习样本之间的相似性。本文将介绍对比损失的原理、应用场景以及在Python中的实现。
## 对比损失的原理
对比损失的基本思
原创
2023-10-08 13:28:42
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# Python中的Loss与距离：理解机器学习中的误差度量
在机器学习和深度学习中，Loss（损失）是评估模型预测效果的重要指标。理解Loss的概念及其与距离的关系，有助于我们更好地调优模型性能。本文将探讨与Loss相关的几种常见距离度量方法，同时提供Python代码示例以帮助读者更好地理解该概念。
## Loss与距离的关系
在机器学习中，Loss通常表示预测值与真实值之间的差距。这里“
原创
2024-09-23 03:44:37
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# Python实现Loss曲线的指南
在深度学习模型的训练过程中，我们常常需要观察损失函数（loss）的曲线，以便评估模型的训练状态和优化效果。本文将介绍如何使用Python绘制loss曲线，包括所需的步骤和相关代码示例。
## 整体流程
以下是绘制loss曲线的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
文章目录1.介绍2.子模块损失函数2.1 集合函数和子模块3.存在的凸代理3.1扩展3.2和3.33.4 子
翻译
2022-12-04 08:11:58
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# Python降低loss训练流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中降低loss训练。在本文中，我将提供一种流程，并为每一步提供相应的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程概述
在降低loss训练的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
1. 加载数据集
2. 构建模型
3. 编译模型
4. 训练模型
5. 评估模型
6. 调整参数并重复步骤4和5
7. 保存和使用
原创
2023-09-06 10:07:42
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