原理 　　对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望 ...

交叉熵 熵/信息熵 假设一个发送者想传输一个随机变量的值给接收者。这个过程中，他们传输的平均信息量为： 叫随机变量的熵，其中 把熵扩展到连续变量的概率分布,则熵变为 被称为微分熵。 ...

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，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了经验风险项和正则项，通常 ...

论文题目：Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 感知损失: 在计算低层的特征损失(像素颜色，边缘等)的基础上，通过对原始图像的卷积输出和生成图像的卷积输出进行对比，并计算损失。换句话说，利用卷积层抽象 ...

以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 损失函数的使用 损失函数（或称目标函数、优化评分函数 ...

逻辑回归可以用于处理二元分类问题，将输出值控制在[0，1]区间内，为确保输出值时钟若在0到1之间，采用sigmoid函数，其具有该特性，将线性回归训练得到的模型输出数据作z = x1*w1+x2*w2+...+xn*wn+b代入得到y,保证了y在0~1之间 逻辑回归中用到sigmoid函数 ...

　　GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。 　　损失函数定义： 　　　　 　　一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。 　　左边包含两部分minG和maxD ...

from math import logfrom math import e print e #自然对数print log(e) #log函数默认是以e为底print log(100,10) #以10为底，对100取对数print log(4,2) #以2为底，对4取对数 ...