損失函式對於機器學習演算法來說是至關重要的一環，大部分機器學習演算法都是通過梯度下降來進行學習的。下降的目標就是讓損失函式達到最小值。
回歸損失函式：
回歸的損失函式比較少，常見的有mse,mae,rmse,也比較好理解，就是**值和真實值直接的差距最小。
分類損失函式：
分類損失函式的種模擬較多，常見的分類演算法，logistic regression, svm, adaboost
log損失函式（邏輯回歸）：
對數損失函式的標準形式為：
在二分類的情況下，可以簡化為：
指數損失函式（adaboost）：
hinge損失函式（svm)
0人點贊
機器學習演算法
損失函式總結
本篇文章介紹一下tensorflow中必須要掌握的基礎知識點,就是損失函式,因為最終訓練迭代優化就是損失函式,那麼總體來說它可以分為兩大類 1 以回歸為主 mse 均方根誤差 2 以分類為主 softmax 交叉熵 3 根據特定場景 自定義損失函式 接下來我們具體來通過 講解每種具體的例項 首先我們...
損失函式總結
1.什麼是損失函式 損失函式 loss function 是用來估量模型的 值f x 與真實值y的不一致程度，它是乙個非負實值函式,通常使用l y,f x 來表示，損失函式越小，模型認為效能就越好。2.損失函式，代價函式和目標函式的區別 損失函式 計算的是乙個樣本的誤差 代價函式 是整個訓練集上所有...
損失函式總結
注意 當我們用mse做為損失函式的時候，最好別用sigmoid，tanh這類的啟用函式。從數學的角度來理解，sigmoid函式當x趨於正無窮或者負無窮的時候，函式值接近於1和0，也就是當自變數大於一定值的時候，函式變得非常平緩，斜率比較小，甚至變為0。然後當斜率很小的時候，他的導數就很小，而bp在反...