什么是损失函数 损失函数(Loss Function)也称代价函数(Cost Function),用来度量预测值与实际值之间的差异 公式: 其中E即使损失函数,y表示真实值,y'表示预测值,损失函数即使预测值与实际值之间的差 损失函数的作用 度量决策函数内f(x)和实际值 ...
目录 Typical Loss MSE Derivative MSE Gradient Softmax Derivative Typical Loss Mean Squared Error Cross Entropy Loss binary multi class softmax MSE loss sum y xw b L norm y xw b loss norm y xw b Derivat ...
2019-05-22 16:41 0 1383 推荐指数:
什么是损失函数 损失函数(Loss Function)也称代价函数(Cost Function),用来度量预测值与实际值之间的差异 公式: 其中E即使损失函数,y表示真实值,y'表示预测值,损失函数即使预测值与实际值之间的差 损失函数的作用 度量决策函数内f(x)和实际值 ...
损失函数 总损失定义为: yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解:X为特征值矩阵,y为目标值矩阵。直接求到最好的结果 缺点:当特征过多过复杂时,求解速度太慢并且得不到 ...
就越好。 我们训练模型的过程,就是通过不断的迭代计算,使用梯度下降的优化算法,使得损失函数越来越小。损失 ...
转自:https://blog.csdn.net/javaisnotgood/article/details/78873819 Logistic回归cost函数的推导过程。算法求解使用如下的cost函数形式: 梯度下降算法 对于一个函数,我们要找它的最小值,有多种算法 ...
本文介绍Softmax运算、Softmax损失函数及其反向传播梯度计算, 内容上承接前两篇博文 损失函数 & 手推反向传播公式。 Softmax 梯度 设有K类, 那么期望标签y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax层的输出 ...
一、线性模型预测一个样本的损失量 损失量:模型对样本的预测结果和该样本对应的实际结果的差距; 1)为什么会想到用 y = -log(x) 函数? (该函数称为 惩罚函数:预测结果与实际值的偏差越大,惩罚越大) y = 1(p ≥ 0.5)时 ...
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数) 这里在进入人工智能的讲解之前,你必须知道几个名词,其实也就是要简单了解一下人工智能的数学基础,不然就真的没办法往下讲了。 本节目录如下: 前言。 监督学习与无监督学习。 神经网络。 损失函数。 梯度下降 ...
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 ...