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在线性回归中,它假设样本和噪声都服从高斯分布,最后通过极大似然估计(MLE)可以推导出最小二乘式子。

\\.MAE更新的梯度始终相同,那么在接近最优值处可能仍维持着较大的梯度而错过最优值。

而Huberlovebet爱博体育app的良好表现得益于精心训练的超参数δ。

注意:具体一个猫的图片判断结果也是猫这个事件的概率并不等于1,所有猫的图片都判断成猫、所有狗的图片都判断成狗,它们这些事件的概率全加起来才是1)但是我们猜测出来的规律呢?虽然仍然可以用一个概率分布来表示,但是就没有这么准了,就算是给了一张猫的图片,但是神经网络还是有概率把它判断成狗。

怎么推导的呢?我们具体来看一下。

而最小二乘法和极大似然估计法,它们虽然用到了不同的思路,但都是在解决同一个问题,那我们是不是可以认为,它们其实是殊途同归的,最后的答案都是Y应该等于yi的平均值。

它是以真实样本x和生成样本的一个度量为各自L函数的目标间隔,把x和生成样本分开。

HuberLoss在∣y−f(x)∣>δ|y-f(x)|>\\delta∣y−f(x)∣>δ时,梯度一直近似δ\\deltaδ,能够保证模型以一个较快的速度更新参数;当∣y−f(x)∣≤δ|y-f(x)|\\leq\\delta∣y−f(x)∣≤δ时,梯度逐渐减小,能够保证模型更精确地得到全局最优点。

**从上面可以看出,L1/L2各有优劣,设计一个通用的框架同时满足L1/L2损失的优点是研究重点,我见过的最夸张的是这样的。

**2均方误差损失MSELoss**计算output和target之差的均方差。

下图是计算出基于梯度提升树回归器的取值区间:使用分位数损失的预测区间(梯度提升回归器)90%的预测值起上下边界分别是用γ值为0.95和0.05计算得到的。

合页lovebet爱博体育app合页lovebet爱博体育appL=max(0,1-x),其函数曲线如下图蓝色线所示,类似于一个合页而得名。

这里HingeLoss计算公式为:Li=∑j≠yimax(0,f(xi,W)j−f(xi,W))yi+Li=∑j≠yimax(0,f(xi,W)j−f(xi,W))yi+这里ΔΔ是一个阈值,表示即使误分类,但是没有达到阈值,也不存在损失。

那么,当气象站为您提供第二天的天气时,它们会将您的不确定性降低了**8**倍。

多分类中HingeLoss在SVM的多分类中,同样也使用HingeLoss作为lovebet爱博体育app,不过稍微有些改变:

举个例子,加入有三张图片:猫、车和青蛙,通过SVM的输出值如下:

那么根据上面多分类的HingeLoss的计算方法:首先计算第一个样本的损失:

然后依次求出第二个第三个样本的损失,进行求和并平均:

**参考资料CS231n2016通关第三章-SVM与Softmax**后面关于SVM这一部分在看完李宏毅老师从另一个角度的讲解后,以及structureSVM有关内容,后面会单独再开一片进行总结,这里就暂时不进行讨论了。

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