损失函数总结
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，衡量模型预测的好坏。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 ...
原文：损失函数总结
损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常表示为如下： 整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的 amp x B 值。 lambda frac C 一 分类损失函数 .二分类损失函数 y in , Loss l h w X i,yi 代表算法 说明 .Hing Loss max left h ...
2019-02-26 22:52 0 573 推荐指数：
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