为什么要用交叉熵来做损失函数： 在逻辑回归问题中，常常使用MSE（Mean Squared Error）作为loss函数，此时： 这里的 就表示期望输出，表示原始的实际输出（就是还没有加softmax)。这里的m表示有m个样本，loss为m个样本的loss均值。MSE在逻辑回归问题 ...

感知机、logistic回归 损失函数对比探讨 感知机 　　假如数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个能够将正负样本完全分开的分隔超平面 \(wx+b=0\) 。其学习策略为，定义(经验)损失函数并将损失函数最小化。通常，定义损失函数的策略是：误分类点到分隔超平面的总距离。【李航 ...

在epoch超过阈值的前提下，\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超过一定的阈值，才能使得训练结束后模型收敛。 在上面这个例子中，满足\(epoch\geq150\)的前提，\(epoch*lr*lossCoeff=1500\)都可以满足最终data1的值 ...

　　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 ...

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 ...

一、对于回归问题，基本目标是建模条件概率分布p(t|x) 利用最大似然的方式:negative logarithm of the likelihood 这个函数可以作为优化目标，其中的第二项与参数无关，在优化的时候不用计算在内。实际中所用到的各种不同的目标函数不过是对于的形式做了 ...

机器学习中的损失函数 （着重比较：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)">f(x)f(x) 与真实值 Y">YY 的不一致程度 ...