深度學習之損失函數小結
在深度學習中，損失函數扮演着至關重要的角色。通過對最小化損失函數，使模型達到收斂狀態，減少模型預測值的誤差。因此，不同的損失函數，對模型的影響是重大的。接下來，總結一下，在工作中經常用到的損失函數： 圖像分類：交叉熵 目標檢測：Focal loss，L1/L2損失函數，IOU Loss ...
原文：深度學習之損失函數
機器學習中的所有算法都依靠最小化或最大化函數，我們將其稱為 目標函數 。被最小化的函數就被稱為 損失函數 。損失函數也能衡量預測模型在預測期望結果方面的性能，如果預測值與實際結果偏離較遠，損失函數會得到一個非常大的值。而在一些優化策略的輔助下，我們可以讓模型 學會 逐步減少損失函數預測值的誤差，從而找到其最小值點。這些優化策略中，最常用的是 梯度下降 。如果把損失函數比作連綿起伏的山巒，那么梯度下 ...
2020-12-06 22:31 0 377 推薦指數：
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