原文:Cost Function Summary

Mean Square Error cost t,o frac n sum limits i n o t Binary Cross Entropy 用于计算 target 和 output 之间的binary 交叉熵。 cost t,o t ln o t ln o 也可以写作: cost t,o left begin array l ln o, t , ln o , t end array rig ...

2015-03-12 19:31 0 2356 推荐指数:

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【caffe】loss functioncost function和error

@tags: caffe 机器学习 在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它 一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 另一个是它的cost ...

Thu Oct 13 04:21:00 CST 2016 0 3372
逻辑回归损失函数(cost function)

逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率,其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样,以均方差来表示;也可以用对数、概率等方法。损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离,选取好的“距离”单位,可以让模型更加准确。 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt ...

Mon May 18 23:25:00 CST 2015 1 15536
机器学习笔记(1): 模型和 cost function

表达模型 变量表示: x(i) : 第 i 个输入变量,也称为输入特征 y(i) : 第 i 个输入变量,即我们希望预测的内容 (x(i), y(i)) ; i = 1,...,m : 表示一 ...

Wed Jan 03 18:01:00 CST 2018 0 1530
[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用 ...

Mon Jun 11 00:52:00 CST 2018 0 3308
【机器学习】代价函数(cost function

注:代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深 ...

Sun Apr 02 04:12:00 CST 2017 8 60871
机器学习之代价函数(cost function

代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深 ...

Fri May 19 22:26:00 CST 2017 0 1269
损失函数(Loss Function)、代价函数(Cost Function)和目标函数(Object Function)

最近学习遇到了代价函数,在网上搜索整理了几个容易混淆的概念: 一、定义 损失函数定义在单个样本上,算的是一个样本的误差。 代价函数定义在整个训练集上,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。 目标函数定义为最终需要优化的函数,等于经验风险 + 结构风险(也就是Cost Function ...

Sun Oct 25 05:09:00 CST 2020 0 630
 
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