几种常见的凯发k8旗舰

凯发k8旗舰:可以用一个函数把W当作输入,看一下得分,定量的估计W的好坏。

比如原图为一直狗A,那么另外一只狗B的图像或者一只狼的图像C相对A来说就是hardcase;而一个人D或者建筑E的图像相对于A来说就是easycase。

分母部分鼓励负样本之间相似性越小越好。

,”

torch.nn.L1Loss(reduction=mean)参数:>reduction-三个值,none:不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。

直观上,上式迫使所有隶属于yi类的样本和中心不要太远,否则将增大惩罚。

**4KL散度损失KLDivLoss**计算input和target之间的KL散度。

,”

现在可以**定义占位符X的大小为m,n**,其中m是样本数量,n是特征数量,代码如下:X=tf.placeholder(tf.float32,name=X,shape=m,n)Y=tf.placeholder(tf.float32,name=Y)w0=tf.Variable(0.0)w1=tf.Variable(tf.random_normal(n,1))Y_hat=tf.matmul(X,w1)+w0loss=tf.reduce_mean(tf.square(Y-Y_hat,name=loss))逻辑回归的情况下,凯发k8旗舰定义为交叉熵。

凯发k8旗舰为0的时候说明算法很好。

凯发k8旗舰大致可分为两种:回归损失(针对**连续型**变量)和分类损失(针对**离散型**变量。

**总结**总的来说,凯发k8旗舰的形式千变万化,但追究溯源还是万变不离其宗。

我的理解就是极大似然估计(不考虑相关性就是最小二乘的概率解释),公式如下:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMyLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi1lMTRlOTc5YWRkN2Q3NjMzMWQwY2UwZTU1NTc3MTljNV9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)如果对距离度量加上margin,同时认为p(k)是均匀分布,如下式:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMyLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi04ZWNmOTQzMGQ2N2RlNGZkNmQ3NzMzODU0OTdlOTYyMV9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMxLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi0yYTI5ZmQ0YWMyMDM5MDJlZDI1YjYwYjk4MTNlYWRmMF9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png)对上面式子分析的话,式子17的第一项(类别损失项),由于p(k)是均匀分布,是常数项,可以省略。

即,相对熵=某个策略的交叉熵-信息熵(根据系统真实分布计算而得的信息熵,为最优策略。

整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值。

本文介绍的主要有以下的一些凯发k8旗舰

分类问题中的loss函数(输入数据是softmax或者sigmoid函数的输出):多分类问题中的loss函数(输入数据是softmax或者sigmoid函数的输出):(2)当使用sigmoid作为激活函数的时候,常用**交叉熵凯发k8旗舰**而不用**均方误差凯发k8旗舰**,因为它可以**完美解决平方凯发k8旗舰权重更新过慢**的问题,具有误差大的时候,权重更新快;误差小的时候,权重更新慢的良好性质。

SmoothL1凯发k8旗舰

SmoothL1损失是由GirshickR在FastR-CNN中提出的,主要用在目标检测中防止梯度爆炸。

举个例子,当(x,y)为右下角时,wh其实只能取02.4分位数损失分位数回归QuantileRegression是一类在实际应用中非常有用的回归算法,通常的回归算法是拟合目标值的期望或者中位数,而分位数回归可以通过给定不同的分位点,拟合目标值的不同分位数。

多分类交叉熵凯发k8旗舰:L(y,f(x))=-\\sum_(1-D(G(z))^2,东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳110169收稿日期:2020-03-30基金项目:国家自然科学基金资助项目(61702089);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N。