损失函数用于描述模型预测值与真实值的差距大小,一般有两种比较常见的算法——均值平方差(MSE)和交叉熵. 1.均值平方差(MSE):指参数估计值与参数真实值之差平方的期望值. 在神经网络计算时,预测值要与真实值控制在同样的数据分布内,假设将预测值经过Sigmoid激活函数得到取值范围在0~1之间,那么真实值也归一化到0~1之间. 2.交叉熵:预测输入样本属于某一类的概率. 其中y代表真实值分类(0或1),a代表预测值,交叉熵值越小,预测结果越准. 3.损失函数的选取 损失函数的选取取决于输入标签

第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是

                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:                                                                 

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不

回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 2019-06-04 20:09:34 clover_my 阅读数 430更多 分类专栏: 阅读笔记   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/90777964 回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

学习神经网络 想拿lstm 做回归, 网上找demo 基本三种: sin拟合cos 那个, 比特币价格预测(我用相同的代码和数据没有跑成功, 我太菜了)和keras 的一个例子 我基于keras 那个实现了一个, 这里贴一下我的代码. import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import

 将目标检测过程设计为为一个回归问题(One Stage Detection),一步到位, 直接从像素到 bbox 坐标和类别概率 优点: 速度快(45fps),效果还不错(mAP 63.4) 利用图片整体信息进行分类和 bbox坐标预测, 所以相较于其他基于 region proposal 的目标检测算法(如FRCN), yolo 很少将背景预测为前景, 虽然 yolo 会有更多的 localization error(主要由于小物体的定位差导致); yolo能够学习到物体更加泛化的特征,

在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中给出了CNN的简单实现,这里对每一步的实现作个说明: 共7层:依次为输入层.C1层.S2层.C3层.S4层.C5层.输出层.C代表卷积层(特征提取).S代表降採样层或池化层(Pooling),输出层为全连接层. 1.        各层权值.偏置(阈值)初始化: 各层权值.偏置个数计算例如以下: (1).输入层:预处理后的32*32图像数据.无权值和偏置: (2).C1层:卷积

SRCNN(超分辨率卷积神经网络) 网络结构 l  Conv1: f1 = 9 *9 activation = ‘relu’ l  Conv2: f2 = 1 *1 activation = ‘relu’  #为了非线性映射 增强非线性 l  Conv3: f3 = 5 * 5 activation = ‘lienar’ SRCNN训练流程 l  设X为按stride=14 从91张图片训练数据中裁剪得33 x 33 大小的图片裁剪得24800张, 则X为 High Resolution Ima

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

Linear Regression The Normal Equation Computational Complexity 线性回归模型与MSE. the normal equation: a closed-form solution to find the value of θ that minimize the cost function. generate some linear-looking data to test this equation. inv() to compute t

这篇文章中,我们将使用TensorFlow.js来根据数据拟合曲线.即使用多项式产生数据然后再改变其中某些数据(点),然后我们会训练模型来找到用于产生这些数据的多项式的系数.简单的说,就是给一些在二维坐标中的散点图,然后我们建立一个系数未知的多项式,通过TensorFlow.js来训练模型,最终找到这些未知的系数,让这个多项式和散点图拟合. 一.运行代码 这篇文章关注的是创建模型以及学习模型的系数,完整的代码在这里可以找到.为了在本地运行,如下所示: $ git clone https://gi

torch 深度学习(3) 损失函数,模型训练 前面我们已经完成对数据的预处理和模型的构建,那么接下来为了训练模型应该定义模型的损失函数,然后使用BP算法对模型参数进行调整 损失函数 Criterion 加载包 require 'torch' require 'nn' -- 各种损失函数也是 'nn'这个模块里面的 设定命令行参数 if not opt then print "==> processing options:" cmd = torch.CmdLine() cmd:t

目录 1.前述 2.向量空间的梯度下降: 3.函数空间的梯度下降: 4.梯度下降的流程: 5.在向量空间的梯度下降和在函数空间的梯度下降有什么区别呢? 6.我们看下GBDT的流程图解: 7.我们看一个GBDT的例子: 8.我们看下GBDT不同版本的理解: 1.前述 从本课时开始,我们讲解一个新的集成学习算法,GBDT. 首先我们回顾下有监督学习.假定有N个训练样本,, 找到一个函数 F(x),对应一种映射使得损失函数最小.即: 如何保证最小呢?就是通过我们解函数最优化的算法去使得最小,常见的有梯

目录 1.回顾: 1.1 有监督学习中的相关概念 1.2  回归树概念 1.3 树的优点 2.怎么训练模型: 2.1 案例引入 2.2 XGBoost目标函数求解 3.XGBoost中正则项的显式表达 4.如何生长一棵新的树? 5.xgboost相比原始GBDT的优化: 6.代码参数: 1.回顾: 我们先回顾下有监督学习中的一些核心概念: 1.1 有监督学习中的相关概念 我们模型关注的就是如何在给定xi的情况下获得ŷi.在线性模型里面,我们认为 i是x的横坐标,j是x的列坐标,本质上linear

总结对比下\(L_1\) 损失函数,\(L_2\) 损失函数以及\(\text{Smooth} L_1\) 损失函数的优缺点. 均方误差MSE (\(L_2\) Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值\(f(x)\) 与真实样本值\(y\) 之间差值平方的平均值,其公式如下 \[ MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} \] 其中,\(y_i\)和\(f(x_i)\)分别表示第\(i\)个样本的真实值及其