转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法 ...
http: www.ics.uci.edu dramanan teaching ics a winter lectures lecture .pdf Loss Function 损失函数可以看做误差部分 loss term 正则化部分 regularization term . Loss Term Gold Standard ideal case Hinge SVM, soft margin L ...
2016-08-17 19:54 1 7599 推荐指数:
转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分 ...
线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值。简单的说 ...
通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...
的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数。 (一)tensorflow内置的四个损 ...
1. 平方损失函数 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 这时经验风险函数是MSE,例如在线性回归中出现 2. 绝对值损失函数: $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 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 ...
前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model,本文将来讨论如何自定义损失函数。 (一)tensorflow2.0 - 自定义layer (二)tensorflow2.0 - 自定义Model (三)tensorflow2.0 - 自定义loss ...