常见的损失函数(loss function)总结

因此,我们得到了**2位有用的信息**。

其它损失函数除了以上这几种损失函数,常用的还有:0-1损失函数绝对值损失函数以下是几种损失函数的可视化图像:,**损失函数汇总(全网最全)****一损失函数简介****二常见的损失函数****分类和回归任务中的损失函数为什么不同?**

**对于分类任务,为什么不采用平方损失/L1损失?****

****对于分类任务,为什么不采用平方损失/L1损失?**理论层面:平方数损失函数假设最终结果都服从高斯分布,而高斯分布实际上是一个连续变量,并不是一个离散变量。

在这里插入图片描述(https://img-blog.csdnimg.cn/afc7738afd8e4e8ea03a96b80086ed6e.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTc0NDE5Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)可以看到**通过最小化交叉熵的角度推导出来的结果和使用最大化似然得到的结果是一致的**。

例如,让我们像这样更改编码方式:

现在,我们只使用2位用于表示晴天或部分晴天,使用3位用于多云和大部分多云,使用4位用于表示中雨和小雨,使用5位用于大雨和雷暴。

即骰子损失,出自V-Net3,是一种用于评估两个样本之间相似性度量的函数,取值范围为0~1,值越大表示两个值的相似度越高,其基本定义(二分类)如下:

其中,|X∩Y|表示X和Y之间的交集,|X|和|Y|分别表示集合X和Y中像素点的个数,分子乘于2保证域值范围在0~1之间,因为分母相加时会计算多一次重叠区间,如下图:

从右边公式也可以看出,其实Dice系数是等价于F1分数的,优化Dice等价于优化F1值。

**,1、什么是损失函数损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越小,通常模型的性能越好。

其含义是,的值在-1和+1之间就可以了,并不鼓励,即并不鼓励分类器过度自信,让某个正确分类的样本距离分割线超过1并不会有任何奖励,从而**使分类器可以更专注于整体的误差。

分位数损失函数在我们需要预测结果的取值区间时是一个特别有用的工具。

summary:

,机器学习中常见的损失函数一般来说,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(LossFunction)作为其目标函数,又称为代价函数(CostFunction。

作者认为使用JS散度并不能拉近真实分布和生成分布之间的距离,使用最小二乘可以将图像的分布尽可能的接近决策边界,其损失函数定义如下:!(https://pic4.zhimg.com/50/v2-b92b630f00049b4e8aa420b69bedbde8_720w.jpg?source=1940ef5c)!()以交叉熵作为损失,它的特点是会使得生成器不会再优化那些被判别器识别为真实图片的生成图片,即使这些生成图片距离判别器的决策边界仍然很远,也就是距真实数据比较远,这意味着生成器的生成图片质量并不高。

个煤矸石的识别准确度分别为0.9、0.9、1.0、。

**代价函数(CostFunction)**: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。

X射线对煤矸石进行分选主要利用煤和煤矸石对X射线的吸收能力不同进行区分2,由于X射线自身特性,不利于选煤厂工人的健康。

c代表的是能够同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离8。

**2.最小二乘法是怎么得出来的**在猜测、比较、调整,这个循环过程中,损失函数的作用就是将神经网络里猜测的规律与真实规律进行比较,看看它们差距有多少。

**通常用做分类问题的代价函数。

***随着误差的减小,梯度也在减小,这有利于收敛**,即使使用固定的学习速率,也能较快的收敛到最小值。

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