1. 損失函數、代價函數與目標函數   損失函數（Loss Function）：是定義在單個樣本上的，是指一個樣本的誤差。   代價函數（Cost Function）：是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是所有損失函數值的平均。   目標函數（Object Function）：是指 ...

損失函數 Loss Function 也可稱為代價函數 Cost Function,用於衡量預測值與實際值的偏離程度。我們機器學習的目標就是希望預測值與實際值偏離較小，也就是希望損失函數較小，也就是所謂的最小化損失函數。 幾種常見的損失函數如下： 1.0-1損失 ：可用於分類問題，該函數用戶 ...

1. 損失函數、代價函數與目標函數   損失函數（Loss Function）：是定義在單個樣本上的，是指一個樣本的誤差。  代價函數（Cost Function）：是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是所有損失函數值的平均。  目標函數（Object Function）：是指最終 ...

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 ...

　　 　　通常機器學習每一個算法中都會有一個目標函數，算法的求解過程是通過對這個目標函數優化的過程。在分類或者回歸問題中，通常使用損失函數（代價函數）作為其目標函數。損失函數用來評價模型的預測值和真實值不一樣的程度，損失函數越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的損失函數不一樣。 　　損失 ...

一、常見的損失函數： 損失函數一般用來衡量預測值和真實值之間的不一致程度。是一個非負值，通常用L(y,f(x))來表示。 1.0-1損失函數： 　　預測結果和真實結果一致，則為0，不一致則為1. 　　 2.絕對值損失函數： 　　真實值和預測值差的絕對值。 　　 3.平方損失函數 ...

在深度學習中，損失函數扮演着至關重要的角色。通過對最小化損失函數，使模型達到收斂狀態，減少模型預測值的誤差。因此，不同的損失函數，對模型的影響是重大的。接下來，總結一下，在工作中經常用到的損失函數： 圖像分類：交叉熵 目標檢測：Focal loss，L1/L2損失函數，IOU Loss ...

1. 對數損失函數 在邏輯回歸中使用對數損失函數，也有人稱之為對數似然損失函數 其中 h(x)為對該樣本類別預測的概率值 2. 平方損失函數 常用於優化最小二乘法，在實際應用中使用均方差損失作為損失函數 3. 指數損失函數（Adaboost） 學習后補充 4.Hinge損失 ...