原文:掃盲記-第八篇--深度學習 之 損失函數學習

什么是損失函數 機器學習中的損失函數 loss function 是用來評估模型的預測值 f x 與真實值 y的不一致程度,損失函數越小,代表模型的魯棒性越好,損失函數能指導模型學習。 分類任務損失 . loss loss是最原始的loss,它直接比較輸出值與輸入值是否相等,對於樣本i,它的loss等於: 當標簽與預測類別相等時,loss為 ,否則為 。可以看出, loss無法對x進行求導,在依 ...

2019-03-30 22:40 0 6130 推薦指數:

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ActiveMQ學習第八篇:Consumer

Exclusive Consumer:   獨有消費者:Queue中的消息是按照順序被分發到consumer的,然而,當你有多個consumers同時從相同的queue中提取消息時,你將失去這個保證 ...

Thu Apr 09 16:08:00 CST 2020 0 745
R學習 第八篇:日期和時間

R語言的基礎包中提供了三種基本類型用於處理日期和時間,Date用於處理日期,它不包括時間和時區信息;POSIXct/POSIXlt用於處理日期和時間,其中包括了日期、時間和時區信息。R內部在存儲日期和 ...

Wed May 09 15:43:00 CST 2018 1 22717
深度學習損失函數

機器學習中的所有算法都依靠最小化或最大化函數,我們將其稱為“目標函數”。被最小化的函數就被稱為“損失函數”。損失函數也能衡量預測模型在預測期望結果方面的性能,如果預測值與實際結果偏離較遠,損失函數會得到一個非常大的值。而在一些優化策略的輔助下,我們可以讓模型“學會”逐步減少損失函數預測值的誤差 ...

Mon Dec 07 06:31:00 CST 2020 0 377
SpringCloud學習第八篇:gateway學習(Hoxton.SR4)

網關的主要作用 協議轉換,路由轉發 流量聚合,對流量進行監控,日志輸出 作為整個系統的前端工程,對流量進行控制,有限流的作用 作為系統的前端邊界,外部流量只能通過網關才能訪問系統 ...

Sun May 24 18:41:00 CST 2020 0 1610
深度學習損失函數小結

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 ...

Sat Feb 08 23:38:00 CST 2020 1 19205
學習筆記】Pytorch深度學習損失函數

前面學習了如何構建模型、模型初始化,本章學習損失函數。本章從3個方面學習,(1)損失函數的概念以及作用;(2)學習交叉熵損失函數;(3)學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數:衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...

Sun Aug 09 18:19:00 CST 2020 0 541
掃盲-第七--常見深度學習模型評估指標

深度學習模型評估指標 一個深度學習模型在各類任務中的表現都需要定量的指標進行評估,才能夠進行橫向的對比比較,包含了分類、回歸、質量評估、生成模型中常用的指標。 1 分類評測指標 圖像分類是計算機視覺中最基礎的一個任務,也是幾乎所有的基准模型進行比較的任務,從最開始比較簡單的10分類的灰度圖像 ...

Sun Mar 24 06:06:00 CST 2019 0 2751
 
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