在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss，L1/L2损失函数，IOU Loss ...

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失函数么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！ 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标 ...

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 ...

　　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 ...

监督学习中通常通过对损失函数最优化（最小化）来学习模型。 本文介绍了几种损失函数和正则化项以及正则化对模型的影响。 损失函数 损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。 模型的输入输出是随机变量(X,Y)遵循联合分布P(X,Y),损失函数的期望 ...

一、对于回归问题，基本目标是建模条件概率分布p(t|x) 利用最大似然的方式:negative logarithm of the likelihood 这个函数可以作为优化目标，其中的第二项与参数无关，在优化的时候不用计算在内。实际中所用到的各种不同的目标函数不过是对于的形式做了 ...

机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss） 1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)">f(x)f(x) 与真实值 Y">YY 的不一致程度 ...

1. L2范数损失函数，也叫欧几里得损失函数，实际上是预测值到目标的距离的平方，tensorflow中用法：tf.nn.l2_loss()，这个损失函数的优点在于曲线在接近目标时足够平缓，所以可以利用这个特点在接近目标时，逐渐缓慢收敛过去。这个损失函数一般用在回归问题。 2. L1范数损失函数 ...