原文:Margin Loss 损失函数的设计

参考:http: blog.csdn.net luo n article details Hinge Loss 也叫 max margin objective 其最著名的应用是作为SVM的目标函数 其二分类情况下,公式如下: y是预测值 与 之间,t是目标值 其含义为,y的值在 到 之间就可以了,并不鼓励 y amp gt y gt ,即并不鼓励分类器过度自信,让某个可以正确分类的样本距离分割线 ...

2018-03-16 16:23 0 7487 推荐指数:

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损失函数:Hinge Loss(max margin

损失函数:Hinge Loss(max margin) Hinge Loss简介 Hinge Loss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下,公式如下: l(y)=max ...

Wed Jan 24 01:33:00 CST 2018 0 11004
损失函数Loss Function)

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 ...

Wed Aug 05 02:04:00 CST 2015 0 4305
损失函数(Loss Function) -1

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 ...

Sun Nov 09 02:30:00 CST 2014 0 63446
损失函数(Loss Function) -1

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差 ...

Thu Aug 18 03:54:00 CST 2016 1 7599
损失函数Loss Function)

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 ...

Thu May 18 22:48:00 CST 2017 0 7334
损失函数(loss function)

通常而言,损失函数损失项(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 ...

Sun Oct 09 00:01:00 CST 2016 0 12350
损失函数 hinge loss vs softmax loss

1. 损失函数 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,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险 ...

Sat Feb 24 07:31:00 CST 2018 0 977
Focal Loss 损失函数简述

Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题,如目标检测中大量简单的background,很少量较难的foreground样本。Focal Loss通过修改交叉熵函数,通过增加类别权重\(\alpha\) 和 样本难度权重调因子 ...

Thu Nov 21 04:58:00 CST 2019 0 2156
 
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