機器學習中的所有算法都依靠最小化或最大化函數，我們將其稱為“目標函數”。被最小化的函數就被稱為“損失函數”。損失函數也能衡量預測模型在預測期望結果方面的性能，如果預測值與實際結果偏離較遠，損失函數會得到一個非常大的值。而在一些優化策略的輔助下，我們可以讓模型“學會”逐步減少損失函數預測值的誤差 ...

在深度學習中，損失函數扮演着至關重要的角色。通過對最小化損失函數，使模型達到收斂狀態，減少模型預測值的誤差。因此，不同的損失函數，對模型的影響是重大的。接下來，總結一下，在工作中經常用到的損失函數： 圖像分類：交叉熵 目標檢測：Focal loss，L1/L2損失函數，IOU Loss ...

前言：softmax中的求導包含矩陣與向量的求導關系，記錄的目的是為了回顧。 　　下圖為利用softmax對樣本進行k分類的問題，其損失函數的表達式為結構風險，第二項是模型結構的正則化項。 　　首先，每個queue：x(i)的特征維度是 n , 參數 θ 是一個 n×k 的矩陣，輸出 ...

前面學習了如何構建模型、模型初始化，本章學習損失函數。本章從3個方面學習，（1）損失函數的概念以及作用；（2）學習交叉熵損失函數；（3）學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數：衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...

一.損失函數的使用 　　損失函數【也稱目標函數或優化評分函數】是編譯模型時所需的兩個參數之一。 　　model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 　　或 　　from keras import losses ...

　　學校給我們一人贊助了100美元購買英文原版圖書，幾方打聽后選擇了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning。自從拆封這本書開始慢慢的品讀，經常會有 ...

損失函數度量的是訓練的模型與真實模型之間的距離。一般以最小化損失函數為目標，對模型進行不斷優化。 常見的損失函數在計算過程中都會接受兩個參數：模型預測值y_pred和正確答案y_true。 由於背后的數學計算過程相同，所以即使是不同深度學習框架這些損失函數的api也是大同小異。本文以keras ...

1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵：交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為： Softmax將神經網絡前向傳播得到的結果變成概率分布，原始神經網絡的輸出被用作置信度來生成新的輸出，而新的輸出滿足 ...