以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 损失函数的使用 损失函数（或称目标函数、优化评分函数 ...

论文题目：Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 感知损失: 在计算低层的特征损失(像素颜色，边缘等)的基础上，通过对原始图像的卷积输出和生成图像的卷积输出进行对比，并计算损失。换句话说，利用卷积层抽象 ...

　　GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。 　　损失函数定义： 　　　　 　　一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。 　　左边包含两部分minG和maxD ...

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交叉熵损失函数原理详解 一、总结 一句话总结： 1、叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)：分类问题中经常使用的一种损失函数 2、交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果 ...

损失函数专题 范数 L0范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果用L0规则化一个参数矩阵W，就是希望W中大部分元素是零，实现稀疏。 L0范数的应用： 特征选择：实现特征的自动选择，去除无用特征。稀疏化可以去掉这些无用特征，将特征对应的权重置为零。 可解释 ...

　　损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。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。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项 ...

监督学习中通常通过对损失函数最优化（最小化）来学习模型。 本文介绍了几种损失函数和正则化项以及正则化对模型的影响。 损失函数 损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。 模型的输入输出是随机变量(X,Y)遵循联合分布P(X,Y),损失函数的期望 ...