原理 　　對數損失, 即對數似然損失(Log-likelihood Loss), 也稱邏輯斯諦回歸損失(Logistic Loss)或交叉熵損失(cross-entropy Loss), 是在概率估計上定義的.它常用於(multi-nominal, 多項)邏輯斯諦回歸和神經網絡,以及一些期望 ...

交叉熵 熵/信息熵 假設一個發送者想傳輸一個隨機變量的值給接收者。這個過程中，他們傳輸的平均信息量為： 叫隨機變量的熵，其中 把熵擴展到連續變量的概率分布,則熵變為 被稱為微分熵。 ...

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，通常 ...

論文題目：Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 感知損失: 在計算低層的特征損失(像素顏色，邊緣等)的基礎上，通過對原始圖像的卷積輸出和生成圖像的卷積輸出進行對比，並計算損失。換句話說，利用卷積層抽象 ...

以下信息均來自官網 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 損失函數的使用 損失函數（或稱目標函數、優化評分函數 ...

邏輯回歸可以用於處理二元分類問題，將輸出值控制在[0，1]區間內，為確保輸出值時鍾若在0到1之間，采用sigmoid函數，其具有該特性，將線性回歸訓練得到的模型輸出數據作z = x1*w1+x2*w2+...+xn*wn+b代入得到y,保證了y在0~1之間 邏輯回歸中用到sigmoid函數 ...

　　GAN的原始損失函數，咋一看是非常難以理解的，但仔細理解后就會發現其簡潔性和豐富的含義。 　　損失函數定義： 　　　　 　　一切損失計算都是在D（判別器）輸出處產生的，而D的輸出一般是fake/true的判斷，所以整體上采用的是二進制交叉熵函數。 　　左邊包含兩部分minG和maxD ...

from math import logfrom math import e print e #自然對數print log(e) #log函數默認是以e為底print log(100,10) #以10為底，對100取對數print log(4,2) #以2為底，對4取對數 ...