模型評價 第二章：模型評價與損失函數 要點一： 邏輯回歸模型對樣本的預測取決於權值向量和偏置。 概念： 序號 概念 解釋 1 訓練集 包含 ...

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，衡量模型預測的好壞。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 ...

　　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 ...

在這篇文章中，我們將進入使用深度學習進行圖像分割的世界。我們將討論： 圖像分割是什么以及圖像分割的兩種主要類型 圖像分割結構 圖像分割中使用的損失函數 你可以使用的框架 就讓我們一探究竟吧。 什么是圖像分割？ 顧名思義，這是將圖像分割為多個部分的過程。在這個過程中 ...

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 ...

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 ...