转：http://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2215108/介绍梯度提升技术在工业中得到了广泛的应用，并赢得了许多Kaggle比赛。（https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/examples/README.md#mac...

##机器学习中常见的损失函数  一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（LossFunction）作为其目标函数，又称为代价函数(CostFunction)。  损失函数是用来评价模型的预测值Y^=f(X)Y^=...

在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss，L1/L2损失函数，IOULoss，GIOU，DIOU，CIOU图像识别：T...

之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：https://gith...

是用来衡量一个预测器在对输入数据进行分类预测时的质量好坏。损失值越小，分类器的效果越好，越能反映输入数据与输出类别标签的关系（虽然我们的模型有时候会过拟合——这是由于训练数据被过度拟合，导致我们的模型失去了泛化能力）。相反，损失值越大，我们需要花更多的精力来提升模型的准确率。就参数化学习而言，这涉及到调整参数，比如需要...

ref:https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102总结一下加深记忆一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，这是为什么呢？交叉熵简介：交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-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/limiyudianzi/article/details/80697711我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函...

http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html   lr的损失函数是crossentropyloss，adaboost的损失函数是expotionalloss,svm是hingeloss，常见的回归模型通常用均方误差loss。 在神...

//定义时间格式转换器@BeanpublicMappingJackson2HttpMessageConverterjackson2HttpMessageConverter(){MappingJackson2HttpMessageConverterconverter=newMappingJackson2HttpMessa...

正如前面所讨论的，在回归中定义了损失函数或目标函数，其目的是找到使损失最小化的系数。本节将介绍如何在 TensorFlow 中定义损失函数，并根据问题选择合适的损失函数。声明一个损失函数需要将系数定义为变量，将数据集定义为占位符。可以有一个常学习率或变化的学习率和正则化常数。在下面的代码中，设m是样...

对于GAN的研究已经有了一段时间，有以下感觉：1.感觉赶了一个晚班车，新思路很难找到了，再往下研究就需要很深入了2.在图像领域已经有了大量的工作，效果很不错；而在自然语言领域，目前来说效果并不显著(当然目前CV本来发展就领先于NLP)3.接下来会结合实验室的优势，在与强化学习的结合、对话生成、VQA上做进一步研究4.我...

　　　　Iterator<ImageWriter>iterator=ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpeg");ImageWriterimageWriter=iterator.next();ImageWriteParamimageWriteParam=imageW...

importtensorflowastfx=tf.random.normal([2,4])w=tf.random.normal([4,3])b=tf.zeros([3])y=tf.constant([2,0])withtf.GradientTape()astape:tape.watch([w,b])prob=tf.nn...

importtensorflowastf#1.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。#假设词汇表的大小为3，语料包含两个单词"20"word_labels=tf.constant([2,0])#假设模型对两个单词预测时，产生的logit分别是[2.0,-1.0,3.0]和...

从http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/7560748.html这篇文章中，我们知道损失函数为下面的形式：[J(heta_0,heta_1...,heta_n)=frac{1}{2m}sumlimits_{i=0}^{m}(h_heta(x_0^{(i)},x_1^{(i)},.....