原文:损失函数及其梯度

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:

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损失函数梯度下降

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 ...

Thu Feb 17 01:51:00 CST 2022 0 1294
线性回归的损失函数梯度下降

损失函数损失定义为: 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 ...

Sun Jan 24 06:00:00 CST 2021 0 315
损失函数梯度下降解释

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 ...

Tue Jun 30 01:30:00 CST 2020 0 4090
logstic回归损失函数梯度下降公式推导

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 ...

Wed Jun 26 22:50:00 CST 2019 0 465
Softmax 损失-梯度计算

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 ...

Mon Jul 23 00:54:00 CST 2018 0 3771
机器学习:逻辑回归(损失函数及其梯度推导、代码实现)

一、线性模型预测一个样本的损失损失量: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 ...

Mon Jul 16 02:31:00 CST 2018 1 2186
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)

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 ...

Sat Apr 10 05:52:00 CST 2021 3 763
损失函数损失函数专题

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 ...

Sat Sep 18 08:23:00 CST 2021 0 121
 
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