深度学习之代理损失函数

function）。代理损失函数作为原目标的代理，还具备一些优点。例如，正确类别的负对数似然通常用作 0 − 1 损失的替代。负对数似然允许模型估计给定样本的类别的条件概率，如果该模型效果好，那么它能够输出期望最小分类误差所对应的类别。在某些情况下，代理损失函数比原函数学到的更多。例如，使用对数似然替代函数时，在训练集上的

深度学习之代理损失函数

停止在局部极小点。反之，机器学习通常优化代理损失函数，但是在基于提前终止（第 7.8 节）的收敛条件满足时停止。通常，提前终止使用真实潜在损失函数，如验证集上的 0 − 1 损失，并设计为在过拟合发生之前终止。与纯优化不同的是，提前终止时代理损失函数仍然有较大的导数，而纯优化终止时导数较小。

深度学习基础-损失函数详解

容，我们知道深度学习算法优化的第一步首先是确定目标函数形式。 损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。 常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”（Gradient Descent）。 二，交叉熵函数-分类损失 交叉熵损失(Cross-Entropy

深度学习常用损失函数总览（1）

深度学习中分类与回归常用的几种损失函数，包括均方差损失 Mean Squared Loss、平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss、Huber Loss、分位数损失 Quantile Loss、交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss、Hinge

如何理解深度学习中损失函数的作用呢？

在学习AI之前，就非常好奇深度学习模型怎么就能学习到知识呢？好神奇啊，感觉它跟人一样，给它素材就能学好在学习了一段时间的AI理论基础之后，发现深度学习模型的学习跟人是不一样的，一句话来说，深度学习就是拟合数据的过程，给定数据、标签和损失函数（有时也称目标函数），然后根据损失值lo

【转载】深度学习中常用的损失函数

【机器学习基础】损失函数

损失函数　　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机器学习等算法中。1.损失函数　　损失函数（loss function）是用来估量拟模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,损失函数的作用是衡量模型预测的好坏。通常使用L(Y

用自定义损失函数训练网络

请问现在想训练一个网络，需要自定义损失函数，所以根据modelzoo的sample定义如下结构：net -> netwithloss(net) -> trainwrapper(optimizer, netwithloss) -> model = Model(trainwrapper)

TensorFlow2 入门指南 | 15 默认损失函数 & 自定义损失函数

我们学会了如何使用 compile 进行模型的装配，其中就包括了损失函数。这篇文章就来简单谈谈如何来构建损失函数。损失函数包括两种： 一种是默认的内置损失函数，可以直接调用的，适合初学者； 还有一种，就是自定义损失函数，需要自行构建，这是进阶者必须掌握的。

【机器学习基础】损失函数

损失函数　　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机器学习等算法中。1.损失函数　　损失函数（loss function）是用来估量拟模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,损失函数的作用是衡量模型预测的好坏。通常使用L(Y

深度学习常用损失函数总览（2）-均方差损失 Mean Squared Error Loss

均方差损失 Mean Squared Error Loss基本形式与原理均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数，也称为 L2 Loss。其基本形式如下从直觉上理解均方差损失，这个损失函数的最小值为 0（当预

如何用深度学习来做检索：度量学习中关于排序损失函数的综述

这是一篇关于度量学习损失函数的综述。检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。深度学习的检索正式的说法为度量学习(ML)。在这个学习范式中，神经网络学习一个嵌

深度学习之高威随机函数

输入的线性函数，但它们仍然有助于分析非线性神经网络模型，因为它们的损失函数是关于参数的非凸函数。这类网络本质上是多个矩阵组合在一起。Saxe et al. (2013) 精确解析了这类网络中完整的学习动态，表明这些模型的学习能够捕捉到许多在训练具有非线性激活函数的深度模型时观察到的定性特征。Dauphin

深度学习之函数估计

有时我们会关注函数估计（或函数近似）。这时我们试图从输入向量x 预测变量 y。我们假设有一个函数 f(x) 表示 y 和 x 之间的近似关系。例如，我们可能假设 y = f(x) + ϵ，其中 ϵ 是 y 中未能从 x 预测的一部分。在函数估计中，我们感兴趣的是用模型估计去近似 f，或者估计

深度学习之代价函数

为代价函数。       有时，我们使用一个更简单的方法，不是预测 y 的完整概率分布，而是仅仅预测在给定 x 的条件下 y 的某种统计量。某些专门的损失函数允许我们来训练这些估计量的预测器。       用于训练神经网络的完整的代价函数，通常在我们这里描述的基本代价函数的基础上

深度学习Sigmoid 激活函数

Sigmoid 函数的图像看起来像一个 S 形曲线。

学习笔记|合页损失函数

图中还画出了0-1损失函数，可以认为它是二类分类问题的真正的损失函数，而合页损失函数0-1损失函数的上界。由于0-1损失函数不是连续可导的，直接优化由其构成的目标函数比较困难，可以认为线性支持向量机是优化由0-1损失函数的上界构成的目标函数。这时的上界损失函数又称为代理损失函数。 参考文献