以下信息均來自官網 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 損失函數的使用 損失函數（或稱目標函數、優化評分函數 ...

論文題目：Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 感知損失: 在計算低層的特征損失(像素顏色，邊緣等)的基礎上，通過對原始圖像的卷積輸出和生成圖像的卷積輸出進行對比，並計算損失。換句話說，利用卷積層抽象 ...

　　GAN的原始損失函數，咋一看是非常難以理解的，但仔細理解后就會發現其簡潔性和豐富的含義。 　　損失函數定義： 　　　　 　　一切損失計算都是在D（判別器）輸出處產生的，而D的輸出一般是fake/true的判斷，所以整體上采用的是二進制交叉熵函數。 　　左邊包含兩部分minG和maxD ...

python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課（博主親自錄制視頻）：http://dwz.date/b9vv python代碼 sklearn.me ...

交叉熵損失函數原理詳解 一、總結 一句話總結： 1、叉熵損失函數(CrossEntropy Loss)：分類問題中經常使用的一種損失函數 2、交叉熵能夠衡量同一個隨機變量中的兩個不同概率分布的差異程度，在機器學習中就表示為真實概率分布與預測概率分布之間的差異。交叉熵的值越小，模型預測效果 ...

損失函數專題 范數 L0范數 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果用L0規則化一個參數矩陣W，就是希望W中大部分元素是零，實現稀疏。 L0范數的應用： 特征選擇：實現特征的自動選擇，去除無用特征。稀疏化可以去掉這些無用特征，將特征對應的權重置為零。 可解釋 ...

　　損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項 ...

監督學習中通常通過對損失函數最優化（最小化）來學習模型。 本文介紹了幾種損失函數和正則化項以及正則化對模型的影響。 損失函數 損失函數度量模型一次預測的好壞，風險函數度量平均意義下模型預測的好壞。 模型的輸入輸出是隨機變量(X,Y)遵循聯合分布P(X,Y),損失函數的期望 ...