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[ ]+的意思是大于0取原值，小于0则取0。这叫做合页损失函数，训练方法叫做margin-based ranking criterion。此loss函数来自SVM，目的是将正和负尽可能分开。一般margin=1。 其中d是L1或L2的距离，表示h+r向量与t向量之间的距离 ...

YOLO V1损失函数理解： （结构图） 首先是理论部分，YOLO网络的实现这里就不赘述，这里主要解析YOLO损失函数这一 ...

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 ...

问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1. 前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 ...

一、损失函： 模型的结构风险函数包括了 经验风险项 和 正则项，如下所示： 二、损失函数中的正则项 1.正则化的概念： 机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项，常用的额外项一般有2种，L1正则化和L2正则化。L1和L2可以看做是损失函数的惩罚项，所谓 ...

引言 在Quora Question Pairs比赛中，我们的目标是判断给定的两个问题的语义信息是否相同（即是否为重复问题），使用的评估标准是log loss，交叉熵损失函数 \[\frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N}{-y_i \log{\widehat{y}_i ...

交叉熵（cross entropy）：用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小，代表这两个分布越接近。 函数表示（这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示）： （是真实值，是预测值。） 命名说明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax ...