损失函数？ 损失函数用于测量预测输出和提供的目标值之间的误差。损失函数告诉我们算法模型距离实现预期结果有多远。“损失”一词是指模型不能产生预期结果而受到的惩罚。 例如，一个损失函数(称为J)可以使用以下两个参数:***预测输出(y_pred)***目标值(y)例如，用神经网络做预测：这个函数将通过比较预测输出和预期输出来确定模型的性能。如果y_pred和y之间的偏差很大，那么损失值就会很大。如果偏
转载
2023-12-09 13:53:05
72阅读
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
转载
2023-10-23 23:05:50
138阅读
几种常见损失函数
转载
2023-05-31 07:47:48
175阅读
在医学图像分割中，选取合适的损失函数是十分有必要的。已有的文献中提出了许多的损失函数，但只有少部分的文章对提出的损失函数进行了具体的研究。 损失函数主要是用于评估模型的预测值和真实标签的匹配程度的重要指标。在过去的几年，不同的损失函数被提出并应用到医学图像分割上。一般形式上，损失函数 $
转载
2023-08-28 21:08:46
314阅读
损失函数我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，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，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。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
转载
2023-11-07 12:34:09
265阅读
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
转载
2023-08-25 18:40:49
240阅读
从这篇文章中，我们知道损失函数为下面的形式：\[J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=0}^{m}(h_\theta(x_0^{(i)}, x_1^{(i)}, ...,x_n^{(i)})- y^{(i)})^2\]或者\[J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\t
转载
2024-08-27 15:24:59
41阅读
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
转载
2023-12-16 21:31:53
91阅读
# 教你理解机器学习中的损失函数
在机器学习中，损失函数（Loss Function）是一个非常重要的概念。简单来说，损失函数是用来衡量模型预测值与真实值之间差距的指标。通过这个指标，我们可以了解模型的表现，从而进行调整和优化。
本文将通过一些具体的代码示例，带你深入了解损失函数在机器学习中的作用。
## 1. 什么是损失函数？
损失函数用于评估机器学习模型的预测效果，它可以帮助我们了解模
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
709阅读
# 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
71阅读
# 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
59阅读
损失函数是如何设计出来的？从学习神经网络的历程中，我们知道，通过使用梯度下降法来进行反向传播，来迭代更新网络的参数。在了解梯度下降算法之前，我们需要了解一下损失函数。（具体梯度下降如何计算，我会在后续的博客中进行更新。） 因此，现在有了第一个问题：科学家们是如何设计出来损失函数的呢？ 我们已经知道，神经网络无非就是一堆线性映射函数，加一些激活函数来构成，结构非常简单，但是却能表现出智能。我们学习神
转载
2023-11-29 15:53:01
74阅读
1.语义分割 语义分割就是把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）（语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位） 2.实例分割实例分割不光要区别类别，还要区分类别中每一个个体 3.分割任务的损失函数定义 逐像素的交叉熵： 还经常需要
转载
2024-01-02 09:53:41
326阅读
假设函数假设函数就是假设某一个函数可以代表大多数数据的分布。这个函数的参数是未知的，而不同的参数所得到的假设函数是不同的。模型参数与假设函数之间的关系：参数设定的不同，直接导致假设函数的不同。损失函数（loss function）损失函数也称代价函数，是描述假设函数在不同参数值下的损失。损失函数最终作为模型建立的学习准则和优化问题，通常将损失函数用来判断模型预测出来的结果与实际值的差距程度。优化函
转载
2023-12-09 21:46:58
83阅读
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
转载
2023-12-10 16:11:00
208阅读
损失函数的作用：衡量模型预测的好坏。简单来说就是，损失函数就是用来表现预测与真实数据的差距程度。令 真实值 为Y，预测值为 f(x)，损失函数为L( Y , f(x）），关系如下：损失函数（loss funtion）是用来估量模型的预测值和真实值的不一样程度，它是一个非负实值函数。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。例子：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
转载
2023-12-05 15:56:53
211阅读
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
转载
2023-12-11 11:37:13
152阅读
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 ...
转载
2023-05-14 13:29:04
122阅读
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
转载
2022-08-16 10:34:43
404阅读
