常见回归和分类损失函数比较
代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论 ...
原文：keras 分类回归 损失函数与评价指标
目标函数 mean squared error mse 均方误差，常用的目标函数，公式为 y pred y true .mean mean absolute error mae 绝对值均差，公式为 y pred y true .mean mean absolute percentage error mape公式为： y true y pred clip y true ,epsilon, infi ...
2019-03-08 16:43 0 1953 推荐指数：
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