交叉熵損失函數的梯度下降算法

2024-12-05

在機器學習和深度學習領域，交叉熵損失函數扮演著關鍵角色，特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運用于神經網絡的訓練過程，而且通過衡量模型預測的概率分布與實際標簽分布之間的差異，指導著模型參數的優化路徑。 交 ...

為什么nlp模型預測單詞，損失函數一般是交叉熵，而不是mse呢？

2023-04-12

自然語言處理（NLP）是計算機科學領域中的一個重要分支，旨在使計算機能夠理解和生成自然語言。在 NLP 中，單詞預測是一種常見的任務，因此開發了許多模型來解決這個問題。在這些模型中，損失函數經常被用來衡量模型 ...

神經網絡的訓練中要計算驗證集的損失函數嗎？

2023-04-07

在神經網絡訓練過程中，驗證集是用于評估模型性能的重要數據集之一。通常情況下，我們會使用驗證集來監控模型的訓練和調優，并計算驗證集的損失函數來評估模型的泛化能力。 在深度學習中，神經網絡模型的訓練一般通 ...

一個神經網絡可以有兩個損失函數嗎?

2023-04-03

神經網絡是一種模擬人類神經系統的計算模型，可以自動學習輸入和輸出之間的關系。在訓練神經網絡時，通常需要定義一個損失函數來評估模型的性能，并通過調整模型參數來最小化損失函數。但是，有時候我們可能需要考慮 ...

如何理解決策樹的損失函數?

2023-03-31

決策樹是機器學習中一種強大的非線性分類和回歸模型。在訓練決策樹模型時，需要選擇合適的損失函數來度量模型預測結果與真實標簽之間的差異。本文將詳細介紹決策樹的損失函數以及其解釋。 一、決策樹模型簡介 決策樹 ...

神經網絡損失函數由多部分組成怎么設置權重？

2023-03-31

神經網絡的損失函數通常由多個部分組成，每個部分對應著不同的訓練目標。例如，在圖像分類中，我們可能希望最小化分類錯誤率和正則化項，因為過擬合會導致模型在測試集上表現不佳。在語音識別中，我們還可以添加協同 ...

Pytorch如何自定義損失函數（Loss Function）？

2023-03-22

PyTorch是一個開源的Python深度學習框架，提供了許多預定義的損失函數。但有時候，我們需要根據自己的任務和數據集來自定義損失函數。這篇文章將介紹如何在PyTorch中自定義損失函數。 一、什么是Loss Function ...

深度學習損失函數

2018-08-24

深度學習損失函數 在利用深度學習模型解決有監督問題時，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數L(x, y | theta)； ...

深度學習之損失函數與激活函數的選擇

2018-08-21

深度學習之損失函數與激活函數的選擇 在深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)中，我們對DNN的前向反向傳播算法的使用做了總結。其中使用的損失函數是均方差，而激活函數是Sigmoid。實際上DNN可以使用的損 ...

盤點機器學習中那些神奇的損失函數

2018-08-14

盤點機器學習中那些神奇的損失函數 我最近在學習R語言，但是估R語言我應該沒能跟sas一樣玩那么好。今天來更新在機器學習中的一些專業術語，例如一些損失函數，正則化，核函數是什么東西。 損失函數：損失函 ...

矩陣分解中的損失函數

2018-03-25

矩陣分解中的損失函數 簡單記錄一下矩陣分解的損失函數 矩陣分解的一般形式可以表示為 V = WH 其中V是m*n矩陣， W是m*r矩陣，H是r*n矩陣 一般來說r會比較小，這樣能達到矩陣分解的目的， 矩陣分解 ...

機器學習中的常見問題—損失函數

2017-03-28

機器學習中的常見問題—損失函數 一、分類算法中的損失函數 在分類算法中，損失函數通?？梢员硎境蓳p失項和正則項的和，即有如下的形式： 其中，L(mi(w))為損失項，R(w)為正則項。mi的具體形式如下 ...

帶你弄清楚到底什么是合頁損失函數（hinge loss function）？

2020-07-30

損失函數，loss function的定義為：將隨機事件或其有關隨機變量的取值映射為非負實數以表示該隨機事件的“風險”或“損失”的函數。在機器學習中，損失函數經常被當作學習準則與優化問題相聯系，也就是通過最小化 ...

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數？

2020-07-24

前面小編給大家簡單介紹過損失函數，今天給大家繼續分享交叉熵損失函數，直接來看干貨吧。 一、交叉熵損失函數概念 交叉熵損失函數CrossEntropy Loss，是分類問題中經常使用的一種損失函數。公式為： ...

常見的機器學習中損失函數有哪些？

2020-07-03

今天我們來盤點一下那些常見的機器學習中的損失函數有哪些。 用于計算損失的函數稱為損失函數。模型每一次預測的好壞用損失函數來度量。機器通過損失函數進行學習，如果預測值與實際結果偏離較遠，損失函數會得 ...

Python機器學習中七種損失函數的科學指南

2019-12-11

作者 | KHYATI MAHENDRU 編譯 | CDA數據分析師 損失函數實際上是我們經常使用的這些技術的核心，本文介紹了多種損失函數，他們的工作位置以及如何在Python中進行編碼。 前言 首先想 ...

機器學習中的損失函數 （著重比較：hinge loss vs softmax loss）

2018-08-26

機器學習中的損失函數 （著重比較：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) 與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常用L(Y,f(x)) ...

神經網絡激活函數和損失函數

2018-08-24

神經網絡激活函數和損失函數 激活函數 1、sigmoid sigmoid函數曲線如下: sigmoid激活函數，符合實際，當輸入值很小時，輸出接近于0；當輸入值很大時，輸出值接近于1。 但sigmoid激活 ...

機器學習中的損失函數

2018-08-13

機器學習中的損失函數 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 ...

深度學習入門課程學習筆記03 損失函數

2018-04-02

深度學習入門課程學習筆記03 損失函數 前向傳播之-損失函數 損失函數：在前面一節咱們介紹了得分函數，就是給定一個輸入，對于所有類別都要給出這個輸入屬于該類別的一個分值，如上圖所示，對于每一 ...