原文:『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解

深度概念 度量学习中损失函数的学习与深入理解 . 概念简介 度量学习 Metric Learning ,也称距离度量学习 Distance Metric Learning,DML 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习,也可以认为距离学习。因为在一定条件下,相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量,既可以用余弦相似度的大小,也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。 一般的度量学习包 ...

2019-06-20 16:51 0 2180 推荐指数:

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干货 | 深入理解深度学习的激活函数

理解深度学习的激活函数 在这个文章,我们将会了解几种不同的激活函数,同时也会了解到哪个激活函数优于其他的激活函数,以及各个激活函数的优缺点。 1. 什么是激活函数? 生物神经网络是人工神经网络的起源。然而,人工神经网络(ANNs)的工作机制与大脑的工作机制并不是十分的相似。不过在我们了解 ...

Fri Mar 01 01:53:00 CST 2019 0 688
深度学习softmax交叉熵损失函数理解

1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有100 ...

Wed Sep 18 01:28:00 CST 2019 0 731
深度学习基础系列(五)| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras的实现

  在统计学损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数。假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程 ...

Fri Oct 12 23:20:00 CST 2018 1 7176
深度学习损失函数

机器学习的所有算法都依靠最小化或最大化函数,我们将其称为“目标函数”。被最小化的函数就被称为“损失函数”。损失函数也能衡量预测模型在预测期望结果方面的性能,如果预测值与实际结果偏离较远,损失函数会得到一个非常大的值。而在一些优化策略的辅助下,我们可以让模型“学会”逐步减少损失函数预测值的误差 ...

Mon Dec 07 06:31:00 CST 2020 0 377
深度学习损失函数之RMS和MES

  学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书,几方打听后选择了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning。自从拆封这本书开始慢慢的品读,经常会有 ...

Sun Oct 20 00:05:00 CST 2019 0 457
盘点深度学习损失函数

损失函数度量的是训练的模型与真实模型之间的距离。一般以最小化损失函数为目标,对模型进行不断优化。 常见的损失函数在计算过程中都会接受两个参数:模型预测值y_pred和正确答案y_true。 由于背后的数学计算过程相同,所以即使是不同深度学习框架这些损失函数的api也是大同小异。本文以keras ...

Mon Aug 03 01:23:00 CST 2020 0 1089
深度学习深入理解ReLU(Rectifie Linear Units)激活函数

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) Part 0:传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 0.1 一般激活函数有如下一些性质: 非线性: 当激活函数是线性的,一个两层 ...

Fri Apr 06 21:17:00 CST 2018 0 6293
 
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