http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差部分(loss term) + 正則化部分 ...
轉載請注明出自BYRans博客:http: www.cnblogs.com BYRans 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章 線性回歸 梯度下降 。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法。 最小二乘法構建損失函數 最小二乘法也一種優化方法,用於求得目標函數的最優值。簡單的說就是:讓我們的預測值與真實值總的擬合誤差 ...
2015-08-04 18:04 0 4305 推薦指數:
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差部分(loss term) + 正則化部分 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差 ...
線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法。 最小二乘法構建損失函數 最小二乘法也一種優化方法,用於求得目標函數的最優值。簡單的說 ...
通常而言,損失函數由損失項(loss term)和正則項(regularization term)組成。發現一份不錯的介紹資料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...
的損失函數,本篇為tensorflow自定義損失函數。 (一)tensorflow內置的四個損 ...
1. 平方損失函數 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 這時經驗風險函數是MSE,例如在線性回歸中出現 2. 絕對值損失函數: $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
原理 對數損失, 即對數似然損失(Log-likelihood Loss), 也稱邏輯斯諦回歸損失(Logistic Loss)或交叉熵損失(cross-entropy Loss), 是在概率估計上定義的.它常用於(multi-nominal, 多項)邏輯斯諦回歸和神經網絡,以及一些期望 ...
前文分別講了tensorflow2.0中自定義Layer和自定義Model,本文將來討論如何自定義損失函數。 (一)tensorflow2.0 - 自定義layer (二)tensorflow2.0 - 自定義Model (三)tensorflow2.0 - 自定義loss ...