1、 0-1損失 (zero-one loss)renfenrence:2、感知損失
1. mse: mean squared error 均方誤差：是指引數估計值與引數真值之差平方的期望值;
2. rmse 均方根誤差：是均方誤差的算術平方根
3. mae :mean absolute error 平均絕對誤差是絕對誤差的平均值 ,平均絕對誤差能更好地反映**值誤差的實際情況.
4. svm損失函式：hinge損失+w2正則
5. adaboost：指數損失
機器學習中常見的損失函式
2019秋招面試題-機器學習部分(tf-idf,如何避免陷入區域性最優等)
損失函式 損失函式 Hinge
本文討論hinge損失函式，該函式是機器學習中常用的損失函式之一。在機器學習中，hinge loss是一種損失函式，它通常用於 maximum margin 的分類任務中，如支援向量機。數學表示式為 其中 表示 輸出，通常都是軟結果 就是說輸出不是0，1這種，可能是0.87。表示正確的類別。其函式影...
常見損失函式 損失函式選擇方法
神經網路的學習通過某個指標表示現在的狀態，然後以這個指標為基準，尋找最優權重引數，這個指標就是損失函式 loss function 如上介紹，神經網路損失函式 loss function 也叫目標函式 objective function 的作用 衡量神經網路的輸出與預期值之間的距離，以便控制 調節...
損失函式 SRGAN損失函式（目標函式）詳解
srgan的特點之一就是引進了損失感知函式，由此提公升了超解析度之後的細節資訊。本文主要像您介紹srgan使用的損失函式，及其keras實現。這是原文中給出的損失函式。容易看出，此損失函式包括兩部分，第一部分是感知損失，第二部分是正則化損失。感知損失是由李飛飛團隊提出的一種損失函式。感知損失分了兩部...