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[ ]+的意思是大於0取原值，小於0則取0。這叫做合頁損失函數，訓練方法叫做margin-based ranking criterion。此loss函數來自SVM，目的是將正和負盡可能分開。一般margin=1。 其中d是L1或L2的距離，表示h+r向量與t向量之間的距離 ...

YOLO V1損失函數理解： （結構圖） 首先是理論部分，YOLO網絡的實現這里就不贅述，這里主要解析YOLO損失函數這一 ...

損失函數專題 范數 L0范數 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果用L0規則化一個參數矩陣W，就是希望W中大部分元素是零，實現稀疏。 L0范數的應用： 特征選擇：實現特征的自動選擇，去除無用特征。稀疏化可以去掉這些無用特征，將特征對應的權重置為零。 可解釋 ...

問題：線性回歸中，當我們有m個樣本的時候，我們用的是損失函數是但是，到了邏輯回歸中，損失函數一下子變成那么，邏輯回歸的損失函數為什么是這個呢？ 本文目錄 1. 前置數學知識：最大似然估計 1.1 似然函數 1.2 最大似然估計 2. 邏輯回歸損失函數理解 ...

一、損失函： 模型的結構風險函數包括了 經驗風險項 和 正則項，如下所示： 二、損失函數中的正則項 1.正則化的概念： 機器學習中都會看到損失函數之后會添加一個額外項，常用的額外項一般有2種，L1正則化和L2正則化。L1和L2可以看做是損失函數的懲罰項，所謂 ...

引言 在Quora Question Pairs比賽中，我們的目標是判斷給定的兩個問題的語義信息是否相同（即是否為重復問題），使用的評估標准是log loss，交叉熵損失函數 \[\frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N}{-y_i \log{\widehat{y}_i ...

交叉熵（cross entropy）：用於度量兩個概率分布間的差異信息。交叉熵越小，代表這兩個分布越接近。 函數表示（這是使用softmax作為激活函數的損失函數表示）： （是真實值，是預測值。） 命名說明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax ...