損失函數:Hinge Loss(max margin) Hinge Loss簡介 Hinge Loss是一種目標函數(或者說損失函數)的名稱,有的時候又叫做max-margin objective。其最著名的應用是作為SVM的目標函數。 其二分類情況下,公式如下: l(y)=max ...
參考:http: blog.csdn.net luo n article details Hinge Loss 也叫 max margin objective 其最著名的應用是作為SVM的目標函數 其二分類情況下,公式如下: y是預測值 與 之間,t是目標值 其含義為,y的值在 到 之間就可以了,並不鼓勵 y amp gt y gt ,即並不鼓勵分類器過度自信,讓某個可以正確分類的樣本距離分割線 ...
2018-03-16 16:23 0 7487 推薦指數:
損失函數:Hinge Loss(max margin) Hinge Loss簡介 Hinge Loss是一種目標函數(或者說損失函數)的名稱,有的時候又叫做max-margin objective。其最著名的應用是作為SVM的目標函數。 其二分類情況下,公式如下: l(y)=max ...
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 ...
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 ...
1. 損失函數 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,也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險 ...
Focal Loss 摘要 Focal Loss目標是解決樣本類別不平衡以及樣本分類難度不平衡等問題,如目標檢測中大量簡單的background,很少量較難的foreground樣本。Focal Loss通過修改交叉熵函數,通過增加類別權重\(\alpha\) 和 樣本難度權重調因子 ...