本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样本真实标签值y的不一致程度。给定输入的样本数据x，模型函数输出一个f(x)，这个输出的f(x)与样本的真实值标签值y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，就用一个函数来度量拟合的程度。有平方差损失函数、交叉熵损失函数，
通常而言，损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料： http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf （题名
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2016-10-08 16:01:00
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。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数
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2022-11-29 20:25:37
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线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数的最优值。简单的说就是：让我们的预测值与真实值总的拟合误差（即总残差）达到最小。
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2017-05-18 14:48:34
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损失函数或代价函数是将随机事件或其相关随机变量的取值映射为非负实数的函数，以表示该随机事件的“风险”或“损失”。在机器学习中，损失
原创
2024-06-20 14:51:36
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目录参考文献人脸损失函数CenterLoss （2016）余弦距离 cosine lossCosineMarginLoss（Large-Margin-Cosine-Loss）（2018 CosFace）ArcFaceCircle Loss（2020）MV-Softmax loss（2020）CurricularFace（2020）人脸损失函数github源码详解ArcFace（InsightFa
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2024-05-27 15:46:19
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前言今天是第二部分Loss函数二、Loss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）。1. 常用的损失函
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2024-05-03 14:47:42
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极市平台导读本文总结了常见的八种损失函数的优缺点，包括：0-1损失函数、...
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2021-08-30 17:03:00
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统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：方法=模型+策略+算法损失函数（loss function也叫作cost 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
原创
2021-05-20 23:42:22
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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。
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。
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
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2021-09-15 15:24:05
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什么是loss? loss: loss是我们用来对模型满意程度的指标。loss设计的原则是：模型越好loss越低，模型越差loss越高，但也有过拟合的情况。
loss function: 在分类问题中，输入样本经过含权重矩阵θ的模型后会得出关于各个类别的分值，如何通过分值与样本的标签来得到我们对模型的满意程度就是Loss function的主要工作了。训练过程中通过调整参数矩阵θ来降低l
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2024-05-09 22:03:14
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最近需要一种自定义loss，可以对每个实例的loss进行不同的加权。在网上找到的代码，没有我想要的，因此首先对torch的loss进行了研究。torch的loss有包装在nn.Module之中的，有在nn.functional之中的，两种的区别就是前者需要torch对参数进行维护，如果没有parameter不用算梯度的话，就是多占了几个参数的区别而已。torch本身的nn.BCEloss就是调用了
目录1、损失函数1、nn.L1Loss2、nn.SmoothL1Loss3、nn.MSELoss4、nn.CrossEntropyLoss5、nn.BCELoss6、nn.NLLLoss7、nn.NLLLoss2d8、BCEWithLogitsLoss 与 MultilabelSoftMarginLoss9、比较BCEWithLogitsLoss和Tenso...
原创
2021-08-12 22:31:44
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最近学习遇到了代价函数，在网上搜索整理了几个容易混淆的概念：一、定义损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。
代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数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Cost Function + 正则化项）。损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条
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2024-04-25 15:32:18
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各个损失函数的导数pytorch很多的loss 函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数，需要解释一下。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为(batch_size, ) 的向量。如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss；如果 reduce = True，那么
1.损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误
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2023-04-07 10:44:44
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1. 损失函数简介损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数，平方损失函数，对数损失函数。损失函数的本质任何一个有负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的
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2023-08-31 21:22:08
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最初模型，收益增加９％def mycrossentropy(y_true, y_pred, e=0.001): print('y_pred',y_pred) print('y_true',y_true) b=y_pred[:,:n_classes] b1=y_pred[:,n_classes:] print('b=',b) print('b1',b1)
原创
2023-01-13 05:55:26
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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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