機器學習總結：幾種常見的損失函數（Loss function）
1. 平方損失函數 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 這時經驗風險函數是MSE，例如在線性回歸中出現 2. 絕對值損失函數： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
原文：機器學習入門03 - 降低損失 (Reducing Loss)
原文鏈接：https: developers.google.com machine learning crash course reducing loss 為了訓練模型，需要一種可降低模型損失的好方法。迭代方法是一種廣泛用於降低損失的方法，而且使用起來簡單有效。 迭代方法 用於訓練模型的迭代試錯過程 迭代方法 : 迭代策略可以很好地擴展到大型數據集，因此在機器學習中的應用非常普遍。 模型 部分將一 ...
2019-01-12 00:06 0 688 推薦指數：
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機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 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，它是一個非負實值函數，通常用 L ...
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最近太忙已經好久沒有寫博客了，今天整理分享一篇關於損失函數的文章吧，以前對損失函數的理解不夠深入，沒有真正理解每個損失函數的特點以及應用范圍，如果文中有任何錯誤，請各位朋友指教，謝謝~ 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 ...
機器學習入門--------線性回歸的損失和優化
引言 假如現存在一個房屋價格和一些數據的關系，真實關系是：真實房子價格 = 0.02×中心區域的距離 + 0.04×城市一氧化氮濃度 + (-0.12×自住房平均房價) + 0.254×城鎮犯罪率 ...
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機器學習-——損失函數
###基礎概念 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，換句話，可以解釋為我們構建模型得到的預測值與真實值之間的差距。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 ...
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https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/83537370 一、 Triplet loss 1、介紹 Triplet loss最初是在 FaceNet: A Unified Embedding for Face ...