損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數。經驗風險損失函數指預測結果和實際結果的差別，結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項。通常表示為如下：（整個式子表示的意思是找到使目標函數最小時的θ">θ值。） $$\lambda = \frac{1}{C ...

1. 前言 在機器學習中，不同的問題對應了不同的損失函數，不同的損失函數也直接會影響到收斂的快慢和結果的好壞，下面就從不同的損失函數的角度進行一下梳理。 2. 0-1損失函數 0-1損失是指，預測值和目標值不相等為1，否則為0 3. log對數損失函數 邏輯回歸的損失函數就是對數損失函數 ...

1. 均方誤差MSE 歸一化的均方誤差（NMSE） 2. 平均絕對誤差MAE 3. Huber損失函數 4. Log-Cosh損失函數 5. 實例 6. tanh Python中直接調用np.tanh ...

現象：當細節幾乎一致時，采用MS-SSIM根本無法學習顏色！！！（實驗中紅色、黃色等都是不能恢復的），此時可以先用MS-SSIM學習結構恢復，然后采用L1+L2學習顏色恢復 實驗： 采用MS-SSI ...

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 ...

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 ...

　　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 ...

監督學習中通常通過對損失函數最優化（最小化）來學習模型。 本文介紹了幾種損失函數和正則化項以及正則化對模型的影響。 損失函數 損失函數度量模型一次預測的好壞，風險函數度量平均意義下模型預測的好壞。 模型的輸入輸出是隨機變量(X,Y)遵循聯合分布P(X,Y),損失函數的期望 ...