一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization) Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。...对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MSELoss 。...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 它在样本不均衡和存在较多易分类的样本时相比binary_crossentropy具有明显的优势。
1.损失函数： 损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型的鲁棒性越好，损失函数指导模型学习。...根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数，使得预测值与真值无限接近。...2.softmax loss： 它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。...（1） 全连接输出向量z的每个值没有大小限制，显然通过（1）后就强制将它给限制在0~1之间了，变成概率值。...他们的损失函数值分别为 Lz1 = -log0.7 Lz2 = -log0.3 Lz3 = -log0.1 L函数图像如下： 显然，与真值越接近，损失函数越小，与真值相去越远 ，损失函数越大。
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。...绝对值损失函数 绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下： ?...(3)逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数。 4. 平方损失函数 平方损失函数标准形式如下： ? 特点： (1)经常应用与回归问题 5....可以看到参数更新公式中没有 ? 这一项，权重的更新受 ? 影响，受到误差的影响，所以当误差大的时候，权重更新快；当误差小的时候，权重更新慢。这是一个很好的性质。
假设有K个类别，Softmax计算过程为： image.png softMax的结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布，该函数是单调增函数，即输入值越大，输出也就越大，输入图像属于该标签的概率就越大...对softmax的结果计算交叉熵分类损失函数为： 取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求.
常见的损失函数有以下几种： (1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction): 0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1...；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。...（2）感知损失函数（Perceptron Loss）： 感知损失函数是对0-1损失函数的改进，它并不会像0-1损失函数那样严格，哪怕预测值为0.99，真实值为1，都会认为是错误的；而是给一个误差区间，只要在误差区间内...（6）交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）： 交叉熵损失函数本质上也是一种对数损失函数，常用于多分类问题中。...交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景，因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。 以上为大家介绍了较为常见的一些损失函数以及使用场景。
如果使用均方差作为损失函数 所以，如果当前模型的输出接近0或者1时，σ′(z)就会非常小，接近0，使得求得的梯度很小，损失函数收敛的很慢。...如果使用交叉熵作为损失函数 原文链接：为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
hardmax 简单直观，但是有很严重的梯度问题，求最大值这个函数本身的梯度是非常非常稀疏的，例如神经网络中的 max pooling，经过 hardmax 后，只有被选中的那个变量上才有梯度，其他变量都没有梯度...通常情况下使用梯度下降法来迭代求解，因此只需要为 logPi 加上一个负号变成损失函数，变成了希望损失函数越小越好： 对上面的式子进一步处理： 上式就是 softmax 损失函数。...softmax 损失函数只针对正确类别的对应的输出节点，将这个位置的softmax值最大化。...卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？...神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵 交叉熵损失函数表达式为： 上述式子中 yc 是指真实样本的标签值，Pc 是指 实际的输出 经过 softmax 计算 后得到的概率值，该式子能够衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离
编辑 | sunlei 在任何深度学习项目中，配置损失函数是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。损失函数可以为神经网络提供很多实际的灵活性，它将定义网络的输出如何与网络的其他部分连接。...我们用于二元分类的损失函数称为二元交叉熵（BCE）。该函数有效地惩罚了用于二值分类任务的神经网络。让我们看看这个函数的外观。 ? 二元交叉熵损失图 如您所见，有两个单独的函数，每个函数对应一个Y值。...二元交叉熵全方程 这个丢失函数也称为日志丢失。这就是为二值分类神经网络设计损失函数的方法。现在让我们来看看如何定义多类分类网络的损失。...现在我们的输出是正确的格式，让我们来看看如何为此配置损失函数。好的方面是，损失函数在本质上与二元分类是相同的。...回归损失是通过直接比较输出值和真实值来计算的。 我们在回归模型中最常用的损失函数是均方误差损失函数。在这里，我们只需计算Y和Y_pred之间的差的平方，然后对所有数据求平均值。假设有n个数据点: ?
作者：tobynzhang 腾讯PCG算法工程师 |导语 关于各类损失函数的由来，很多地方，如简书、知乎都有相关文章。但是很少看到统一成一个体系的阐述，基本都是对一些公式的讲解。...实际上这一系列的损失函数都是有一整套数学体系的，可以互相推导互相转化的。作者特地做了一些整理，水平有限，方便读者查阅。水平有限，大佬勿喷，感激不尽~ ?...概率分布估计过程就是各类损失函数的来源。对未知事件的分布进行各种假设，从而衍生出了不同的损失函数。 ?...四、损失函数由来 通过以上的阐述，可以看到，无论是最大化似然还是最小化交叉熵，其实都可以统一在最小化KL散度这个框架下。...通过这两种方法推导出来的损失函数，其实都是对原始分布P进行一定的假设的前提下推导出来的。互相之间是可以转化的。 4.1 二分类交叉熵 交叉熵函数如下： ? 当分类数N=2时，可以这样写： ?
本篇我们介绍损失函数。 一，损失函数概述 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...二，损失函数和正则化项 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三，内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。
qr-code.png 损失函数(Loss Function)用来估量模型的预测值 ? 与真实值 ? 的不一致程度。这里做一个简单梳理，以备忘。...回归问题 常见的回归问题损失函数有绝对值损失、平方损失、Huber损失。 绝对值损失 又叫做L1损失。 ? ? MAE一个问题是在 ? 处不可导，优化比较困难。 平方损失 又称为L2损失。 ?...Cross Entropy Loss Cross Entropy Loss是非常重要的损失函数，也是应用最多的分类损失函数之一。根据label的表示方式，一般有两种常见形式。...Modified Huber Loss Huber Loss整合MAE和MSE的优点，稍作改进，同样可用于分类问题，称为Modified Huber Loss。 ? 该函数分三段 ?...常数0 分类问题损失函数对比 对比不同损失函数随ys的变化趋势。有一点值得注意，就是各个损失函数在 ? 很小时，损失一般不超过线性（指数损失除外），否则对异常值太敏感。 ?
整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的$\theta$值。下面主要列出几种常见的损失函数。 一、log对数损失函数（逻辑回归） 有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失，其实并不是。...而逻辑回归并没有求似然函数的极值，而是把极大化当做是一种思想，进而推导出它的经验风险函数为：最小化负的似然函数（即max F(y, f(x)) —-> min -F(y, f(x)))。...从损失函数的视角来看，它就成了log损失函数了。...五、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 ?...其他的三个损失函数的0/1损失函数的上界，如果可以让其他的三个损失函数比较小，也就可以近似的让0/1损失函数比较小。
一：神经网络中的损失函数 cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新...损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss Function），一般记做L(θ）其中θ是当前网络权值构成的向量空间。...机器学习的目的是在权值空间中找到让损失函数L(θ） 最小的权值θ（opt），可以采用一系列最优化方法（如SGD方法）逼近权值θ（opt）。 损失函数是在前向传播计算中得到的，同时也是反向传播的起点。...当损失函数接近正无穷时表明训练发散，需要调小学习速率。...在ImageNet-1000分类问题中，初始状态为均匀分布，每个类别的分类概率均为0.001，此时损失函数-ln(0.001)=ln(1000)=6.90775.., 当loss总在6.9左右时，说明没有训练收敛的迹象
MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：?这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。...很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。...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。
引言 我们需要一定的准则来评估不同机器学习模型的优劣，这就引申出损失函数和风险函数。 损失函数：评估模型单次预测的好坏 风险函数：度量平均意义下模型的好坏 损失函数的定义 监督学习是在假设空间 ?...作为决策函数，对于给定的输入 ? ，由 ? 给出相应的输出 ? ，用损失函数来衡量预测值 ? 和真实值 ? 之间的差距，它是一个非负实值函数，记作 ? 。 常用的损失函数 1. 0-1损失函数 ?...平方损失函数 ? 3. 绝对损失函数 ? 4. 对数似然损失函数 ? 风险函数 当损失函数越小时意味着模型拟合效果越好，损失函数的期望是： ? 这是理论上模型 ? 关于联合分布 ?...的平均意义下的损失，称为风险函数（或者期望损失）。 1.风险函数与监督学习的关系 监督学习的目的就是选择令期望风险最小化的模型，但是由于联合分布 ?...例如极大似然估计就是经验风险最小化的一个例子（在模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时等价）。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153152.html原文链接：https://javaforall.cn
前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的LR等算法中 本文是根据个人自己看的《统计学方法》《斯坦福机器学习课程》及日常工作对其进行的一些总结...20 20 0 4 24 21 3 5 28 25 3 6 32 30 2 公式2 Y=8+4X 绝对损失函数求和：11 平方损失函数求和：27 公式1 Y=10+3X 绝对损失函数求和：6 平方损失函数求和...统计学习中常用的损失函数有以下几种： (1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) (2) 平方损失函数(quadraticloss...f(X)| (4) 对数损失函数(logarithmicloss function)或对数似然损失函数(log-likelihood loss function) L(Y,P(Y|X))=?...logP(Y|X) 损失函数越小，模型就越好。 总结： 损失函数可以很好得反映模型与实际数据差距的工具，理解损失函数能够更好得对后续优化工具（梯度下降等）进行分析与理解。
softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数在实际应用中非常广泛。本文将对这两种损失函数做简单介绍，包括损失函数的计算、梯度的求解以及Python中使用Numpy库函数进行实现。...损失函数 一般而言，深度学习中使用的SVM损失函数是基于 Weston and Watkins 1999 (pdf) 。...如果其他分类分数进入了红色的区域，甚至更高，那么就开始计算损失。如果没有这些情况，损失值为0。...损失函数 Softmax 函数是 Logistic 函数的推广，用于多分类。...通过在该数据集上实现基本的 softmax 损失函数 和 SVM 损失函数以及可视化部分结果，可以加深对算法的理解。
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。...整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的 θ 值。 从非常简化的角度来看，损失函数（J）可以定义为具有两个参数的函数： 预测输出； 实际输出。 如何使用损失函数呢？...我们可以在数学上将整个损失函数表示为一个方程式，如下所示： 图片 此损失函数也称为对数损失。 这就是为二进制分类神经网络设计损失函数的方式。 现在，让我们继续来看如何为多类别分类网络定义损失。...模型2对于样本1和样本2判断非常准确，对于样本3判断错误，但是相对来说没有错得太离谱。...后记 以上就是 浅谈损失函数 的全部内容了，介绍了损失函数的概念以及常用的损失函数，通过图文与代码结合，细致地讲述了损失函数的要点，希望大家有所收获！
各种损失函数的优缺点详解 损失函数或者代价函数的目的是：衡量模型的预测能力的好坏。...代价函数(Cost function)：是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。...模型在训练阶段会拟合出一个函数，其中的函数是包含参数的。 损失函数或者代价函数越小越好，也就说明预测值和标签的值越接近，模型的预测能力越强。...但是如何才能让损失函数或者代价函数的值得到优化，换句话说，优化的就是模型拟合出的函数参数，通过寻找合适参数实现模型的预测能力变强的梦想，如何寻找优秀的参数值，那就需要梯度下降出场解救模型能力。...左侧就是梯度下降法的核心内容，右侧第一个公式为假设函数，第二个公式为损失函数。 左侧 表示假设函数的系数， 为学习率。
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