常见损失函数汇总
首先，MSE以其快速收敛的特性赢得青睐，但其对异常点的敏感性有时成为短板。而MAE则以其稳健性，即使在数据分布非均匀时，仍能提供可靠的信息。Huber Loss巧妙地融合了两者，既照顾到了异常点，又保持了对大部分样本的高效处理。
接下来，我们转向交叉熵损失，这是一把分类问题的利器。在二分类中，它鼓励模型尽可能准确地预测，尤其是当真实值为1时，预测值越大越好，反之亦然。相较于MSE的保守假设，交叉熵以其适应性，尤其适合那些需要快速学习且不受高斯分布局限的任务。
对于支持向量机（SVM），Hinge Loss则扮演了寻找最大边界分类的守护者。它关注的是如何在数据中找到最优的分割线，确保分类的准确性。
然而，面对目标检测中样本不平衡的问题，Focal Loss应运而生。它通过调整易分样本的损失权重，将焦点集中在那些原本被忽视的难分样本上。公式(2)和(3)的结合，以及通常选择的 和 参数，共同优化了训练的策略。GHM的改进更是锦上添花，它不仅避免了对离群点的过度关注，还通过梯度密度GD(g)的调整，实现了易分样本和难分样本的均衡处理。
以上这些损失函数的精妙之处，都来源于它们对问题的独特洞察和解决策略。每一种函数都在其适用的场景中发挥着不可或缺的作用，为提升机器学习模型的性能提供了有力的工具。深入理解并灵活运用这些工具，无疑将为你的模型增添无比的力量。让我们继续探索，解锁更多机器学习的秘密吧！
Contrastive Loss(对比损失)
在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。contrastive loss的表达式如下：其中d=||a n -b n || 2 ,代表两个样本的欧式距离，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似或者匹配，y=0则代表不匹配，margin...
m估计器作用
m估计器（M-estimator）是统计学中的一种估计方法，用于估计参数的值。它是基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation,MLE）的一种扩展。m估计器的主要作用是通过最小化损失函数来估计参数的值，其中损失函数是在数据中测量误差的函数。m估计器可以用于处理各种情况下的估计问题，尤其在存在离群值（...
损失和应该在优化器前面还是后面
因此，优化器依赖于损失函数的计算结果，必须在其后进行。另外，优化器的选择也很重要。不同的优化器具有不同的算法和特性，可能会对模型的训练效果产生影响。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。根据具体的问题和数据集性质，选择合适的优化器可以提高训练的效果。总结起来，损失函数应该...
优化器-optimizer 汇总
优化器世界：探索多样化的学习策略 优化算法的两大支柱是损失函数，它评估模型的性能，和优化策略，决定了模型参数的调整方向和方式。众多优化器如SGD（随机梯度下降）、BGD（批量梯度下降）、MBGD（小批量梯度下降）以及Momentum、NAG等，各有其独特之处。首先，SGD以速度见长，每一步仅基于单个样本计算梯度...
地震去噪新探索(二)——无监督卷积神经网络调优实战
2.学习函数的调整 “一计不成，再生一计”。我想到了对优化器和LOSS函数进行改动。在神经网络学习中，损失函数的作用是度量神经网络的输出的预测值，计算与实际值之间的差距，可以说是实现学习的关键函数。常见的损失函数包括：最小二乘损失函数、交叉熵损失函数、回归中使用的smooth L1损失函数等。而...
解开“交叉熵”的神秘面纱
在分类任务中，你可能已经用过交叉熵来作为损失函数，并且好奇为什么要使用自然对数？二分类的交叉熵和普通的交叉熵有没有什么本质的不同？读完这篇文章，希望你会有所收获。交叉熵，由“交叉”和”熵”组成，我们先来理解熵，再来理解什么是交叉。所以，首先我们来复习下熵。更多熵的内容见上篇博客 ...
卷积loss是什么意思?
卷积loss是指在卷积神经网络中，将模型预测结果与真实标签之间的差距转化为一个损失值。卷积神经网络通过多次卷积运算和池化操作，提取图像中的特征，并输出一个预测值。损失函数的作用就是评估预测值与真实标签之间的误差，并指导模型通过反向传播更新参数，优化模型的性能。常见的卷积loss计算方法有均方误差（...
如何构建一个有效的机会损失矩阵模型?
2.收集数据：收集与您的决策相关的所有可能结果的数据。这可能包括历史数据、市场调查或其他相关信息。确保数据的准确性和完整性至关重要。3.定义决策变量：确定影响您决策的关键因素。这些因素可能是定量的（如成本、收益等）或定性的（如风险、声誉等）。4.确定损失函数：选择一个合适的损失函数来衡量不...
逻辑回归为什么使用对数损失函数
两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect。
神经网络中的梯度爆炸和梯度消失
两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下，下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的原因。总结：从深层网络角度来讲，不同的层学习的速度差异很大，表现为网络中靠近输出的层学习的情况很好，靠近...
禾垂碘海： 1、损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数.2、损失函数(loss function)或代价函数(cost function)是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数.3、在应用中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数求解和评估模型.4、例如在统计学和机器学习中被用于模型的参数估计(parametric estimation)?在宏观经济学中被用于风险管理(risk mangement)和决策,在控制理论中被应用于最优控制理论(optimal control theory).
昂仁县13428361463： Excel常用函数大全有哪些? - ？
禾垂碘海： 1、ABS函数 函数名称:ABS 主要功能:求出相应数字的绝对值. 使用格式:ABS(number) 参数说明:number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格. 应用举例:如果在B2单元格中输入公式:=ABS(A2),则在A2单元格中无论输入正...
昂仁县13428361463： matconvnet损失函数有哪些 - ？
禾垂碘海： mat数据格式是matlab的数据存储的标准格式. 你可以调用matlab的子程序库,用c或fortan调用mat格式的数据. 我给你几个函数名 matopen 打开mat文件 matclose 关闭mat文件 magetfp 取得mat文件的c语言句柄 matGetArray 取得一个数组
昂仁县13428361463： L(x)=K(x - m) - ？
禾垂碘海： (X)=K(X-M)2 式中:K为常数 X为产品质量特性实际值. M为产品质量特性的目标值. 从质量损失函数可以看出,由于产品质量特性值的波动所导致的质量损失. L(X)为产品质量特性实际值为X时的质量损失
昂仁县13428361463： loss function 和fpe是什么意思 - ？
禾垂碘海： loss function 英[lɔs ˈfʌŋkʃən] 美[lɔs ˈfʌŋkʃən] [词典] 损耗函数,损失函数; [网络] 损失函数; 丧失函数; 田口损失函数; [例句]The asymmetry of loss function consists of contractual asymmetry and non-contractual asymmetry.损失函数的不对称包括契约性的和非契约性的.
昂仁县13428361463： 怎么从通俗意义上理解逻辑回归的损失函数 - ？
禾垂碘海： 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect.
昂仁县13428361463： 多个loss trade off 的损失函数怎么写 - ？
禾垂碘海： 在统计学,统计决策理论和经济学中,损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数.
昂仁县13428361463： 1、BP网络采用的损失函数是___ -- 上学吧普法考试？
禾垂碘海： 在matlab中,costfunction是成本函数的意思.成本函数(cost function)指在技术水平和要素价格不变的条件下,成本与产出之间的相互关系.成本理论主要分析成本函数.成本函数和成本方程不同,成本函数说的是成本和产量之间的关系,...
昂仁县13428361463： 机器学习中的目标函数,损失函数,代价函数有什么区别 - ？
禾垂碘海： y是机器学习的目标,我们用数学的方法构建了一个现实的模型f(x,w),用它来表示x与y之间的关系(当然这个关系的好坏,与模型的选择关系密切),F(x)=f(x,w)就是我们一般所说的目标函数.模型定好了,我们要做的是对w进行优化调准,使得f(x...
