机器学习之常用损失函数和优化方法

**,自己随便乱粘的,自用1、logloss对数损失函数对数损失,即对数似然损失(Log-likelihoodLoss),也称逻辑斯谛回归损失(LogisticLoss)或交叉熵损失(cross-entropyLoss),是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal,多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体.可用于评估分类器的概率输出.对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化.最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失,分类器必须提供对输入的所属的每个类别的概率值,不只是最可能的类别.对数损失函数的计算公式如下:

其中,Y为输出变量,X为输入变量,L为损失函数.N为输入样本量,M为可能的类别数,yij是一个二值指标,表示类别j是否是输入实例xi的真实类别.pij为模型或分类器预测输入实例xi属于类别j的概率.如果只有两类,则对数损失函数的公式简化为

这时,yi为输入实例xi的真实类别,pi为预测输入实例xi属于类别1的概率.对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值,对于完美的分类器,对数损失为0.2、平方损失函数(最小二乘法,OrdinaryLeastSquares)平方损失函数较为容易理解,它直接测量机器学习模型的输出与实际结果之间的距离。

感谢支持,比心。

数据集的建立在获取到煤矸石图像之后,图像的数据量很大,影响整张图像处理效率,因此,需要应用ROI对图像非感兴趣区域进行分割,仅保留图像的感兴趣区域,这样可以减少深度学习网络的检测面积,进而减少检测时间,提高检测效率。

那么很多人可能认为logisticsregression模型的损失函数为平方损失函数?其实不是,而是logLoss。

而JS散度在此情况下是常量,KL散度可能无意义。

默认:mean。

主要应用在互相排斥的分类任务中,公式为:H(y,t)=Ht(y)=−∑itilogyiBinaryCrossentropy这个损失函数主要是用来计算预测值`y`与目标值`t`之间的`sigmoid`交叉熵,主要用来多分类任务中,但是这个分类任务不是互斥的,和上面的损失函数不同,这个对同一个输入可以输出多个标签。

汽车的损失函数青蛙的损失函数损失函数的平均值如果汽车图像的分数发生了轻微的变化,损失函数将不会变化。

在学习不同样本对时给它们不同的权重,如果某个样本对包含的信息比较多或比较难学习,那么它就需要比较大的权重。

总结损失函数的本质是给出一个能较全面合理的描述两个特征或集合之间的相似性度量或距离度量,针对某些特定的情况,如类别不平衡等,给予适当的惩罚因子进行权重的加减。

它是由以下公式给出:

它衡量的是你每天了解天气情况时所得到的**平均信息量**。

比如语音识别、ocr识别等等。

怎么推导的呢?我们具体来看一下。

其原理很简单,就是在误差接近0时使用MSE,误差较大时使用MAE.

HuberLoss结合了MSE和MAE损失,在误差接近0时使用MSE,使损失函数可导并且梯度更加稳定;在误差较大时使用MAE可以降低outlier的影响,使训练对outlier更加健壮。

而JS散度在此情况下是常量,KL散度可能无意义。

损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。

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