常用损失函数积累
损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值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，通常 ...
原文：【常用损失函数】
一 Smooth L Loss .公式： .原因： L 损失使权值稀疏但是导数不连续，L 损失导数连续可以防止过拟合但对噪声不够鲁棒，分段结合两者优势。 二 Focal Loss .公式： .作用： 使得正负样本平衡的同时，难分和易分样本的比重不同，更易分。 三 交叉熵损失 .公式： .平衡交叉熵损失 四 Dice Loss .公式： 类似于交并比 五 平方损失 .适用 用于线性回归中。 六 hi ...
2018-07-21 12:25 0 817 推荐指数：
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