tags: caffe 機器學習 在機器學習 暫時限定有監督學習 中，常見的算法大都可以划分為兩個部分來理解它 一個是它的Hypothesis function，也就是你用一個函數f，來擬合任意一個輸入x，讓預測值t t f x 來擬合真實值y 另一個是它的cost function，也就是你用一個函數E，來表示樣本總體的誤差。 而有時候還會出現loss function，感覺會和cost fu ...
2016-10-12 20:21 0 3372 推薦指數：
損失函數(Loss/Error Function): 計算單個訓練集的誤差，例如：歐氏距離，交叉熵，對比損失，合頁損失 代價函數(Cost Function): 計算整個訓練集所有損失之和的平均值 至於目標函數(Objective function)，字面一些，就是有某個（最優 ...
最近學習遇到了代價函數，在網上搜索整理了幾個容易混淆的概念： 一、定義 損失函數定義在單個樣本上，算的是一個樣本的誤差。 代價函數定義在整個訓練集上，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函數的平均。 目標函數定義為最終需要優化的函數，等於經驗風險 + 結構風險（也就是Cost Function ...
Logistic Regression （邏輯回歸）：用於二分分類的算法。 例如： 判斷一幅圖片是否為貓的圖片，結果有兩種:1（是貓）和0（不是貓） 假設輸入的圖片由64*64個像素組成，每個像 ...
Mean Square Error \[cost(t,o)=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n{(o-t)^2}\] Binary Cross-Entropy 用於計算 target 和 output 之間的binary 交叉熵。\[cost(t,o ...
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 ...
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 ...
