為什么要用交叉熵來做損失函數： 在邏輯回歸問題中，常常使用MSE（Mean Squared Error）作為loss函數，此時： 這里的 就表示期望輸出，表示原始的實際輸出（就是還沒有加softmax)。這里的m表示有m個樣本，loss為m個樣本的loss均值。MSE在邏輯回歸問題 ...

感知機、logistic回歸 損失函數對比探討 感知機 　　假如數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個能夠將正負樣本完全分開的分隔超平面 \(wx+b=0\) 。其學習策略為，定義(經驗)損失函數並將損失函數最小化。通常，定義損失函數的策略是：誤分類點到分隔超平面的總距離。【李航 ...

在epoch超過閾值的前提下，\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超過一定的閾值，才能使得訓練結束后模型收斂。 在上面這個例子中，滿足\(epoch\geq150\)的前提，\(epoch*lr*lossCoeff=1500\)都可以滿足最終data1的值 ...

　　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 ...

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 ...

一、對於回歸問題，基本目標是建模條件概率分布p(t|x) 利用最大似然的方式:negative logarithm of the likelihood 這個函數可以作為優化目標，其中的第二項與參數無關，在優化的時候不用計算在內。實際中所用到的各種不同的目標函數不過是對於的形式做了 ...

機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss） 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)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度 ...