參考鏈接:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc 1. 平方損失函數:MSE- L2 Loss $$MSE = \sum_{i = 1}^n (y_i - \hat{y_i ...
. 均方誤差MSE 歸一化的均方誤差 NMSE . 平均絕對誤差MAE . Huber損失函數 .Log Cosh損失函數 . 實例 . tanh Python中直接調用np.tanh 即可計算。 參考:https: zhuanlan.zhihu.com p ...
2020-07-15 19:26 0 587 推薦指數:
參考鏈接:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc 1. 平方損失函數:MSE- L2 Loss $$MSE = \sum_{i = 1}^n (y_i - \hat{y_i ...
sum_weights 可以通過參數設置。 如果不設置,那么值就是樣本的個數。 指定每個樣本的權重。 我突然想到基金預測,可以設置樣本的權重。 真實漲幅越高,權重越小。 反之,權重越高。 因為如果預測偏低,那么loss 損失越大 ...
“損失函數”是機器學習優化中至關重要的一部分。L1、L2損失函數相信大多數人都早已不陌生。那你了解Huber損失、Log-Cosh損失、以及常用於計算預測區間的分位數損失函數么?這些可都是機器學習大牛最常用的回歸損失函數哦! 機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數,這個函數被稱為“目標 ...
引言 上一篇筆記中已經記錄了,如何對一個無解的線性方程組\(Ax=b\)求近似解。在這里,我們先來回顧兩個知識點: 如何判斷一個線性方程組無解:如果拿上面那個方程組\(Ax=b\)舉例,那就 ...
的病人,你只能知道他3個月后到底是病危或者存活。所以線性回歸並不適用這種場景。 logistic函數 ...
損失函數(loss function)是用來估量模型的預測值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 ...
損失函數的基本用法: 得到的loss結果已經對mini-batch數量取了平均值 1.BCELoss(二分類) 創建一個衡量目標和輸出之間二進制交叉熵的criterion unreduced loss函數(即reduction參數設置為'none ...
一、Smooth L1 Loss 1.公式: 2.原因: L1損失使權值稀疏但是導數不連續,L2損失導數連續可以防止過擬合但對噪聲不夠魯棒,分段結合兩者優勢。 二、Focal Loss 1.公式: 2.作用 ...