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 ...

一、對於回歸問題，基本目標是建模條件概率分布p(t|x) 利用最大似然的方式:negative logarithm of the likelihood 這個函數可以作為優化目標，其中的 ...

機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss） 1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度 ...

1. L2范數損失函數，也叫歐幾里得損失函數，實際上是預測值到目標的距離的平方，tensorflow中用法：tf.nn.l2_loss()，這個損失函數的優點在於曲線在接近目標時足夠平緩，所以可以利用這個特點在接近目標時，逐漸緩慢收斂過去。這個損失函數一般用在回歸問題。 2. L1范數損失函數 ...

轉自：http://blog.csdn.net/gloria_64/article/details/2591706 傳統的存貨是指存放 ...

安裝配置完caffe后，一般都是拿官方的例子跑跑，然后終端輸出一串一串的字母，感覺很神奇，因為初學caffe，所以很好奇這些信息能不能夠圖形化顯示出來，這里記錄下在ubuntu下caffe的相關圖形顯示。 首先便是模型的可視化，在caffe安裝好后，在caffe/python/目錄下有一個 ...