常用損失函數積累
損失函數（loss function）是用來估量模型的預測值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，通常 ...
原文：【常用損失函數】
一 Smooth L Loss .公式： .原因： L 損失使權值稀疏但是導數不連續，L 損失導數連續可以防止過擬合但對噪聲不夠魯棒，分段結合兩者優勢。 二 Focal Loss .公式： .作用： 使得正負樣本平衡的同時，難分和易分樣本的比重不同，更易分。 三 交叉熵損失 .公式： .平衡交叉熵損失 四 Dice Loss .公式： 類似於交並比 五 平方損失 .適用 用於線性回歸中。 六 hi ...
2018-07-21 12:25 0 817 推薦指數：
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