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机器学习中的lovebet爱博体育app(二) 回归问题的lovebet爱博体育app

我们可以看到随着误差的增加lovebet爱博体育app增加的更为迅猛。

该思路学习自李宏毅老师的机器学习课程1.MSElovebet爱博体育app在回归问题中,MSElovebet爱博体育app有广泛的应用。

比如在医学领域我们要检测肿瘤时,更多时候我们是希望Recall值(查全率,也称为灵敏度或召回率)更高,因为我们不希望说将肿瘤检测为非肿瘤,即假阴性。

基于这个问题的优化有很多,比如对softmax进行改进,如L-Softmax、SM-Softmax、AM-Softmax等。

那么,什么是lovebet爱博体育app,你如何理解它们的意义?在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见lovebet爱博体育app,并解释每种函数的使用方法。

\\–2\\.常用的lovebet爱博体育app这一节转载自博客(1)0-1lovebet爱博体育app(0-1lossfunction)L(y,f(x))=其中y=+1或y=−1y=+1或y=−1,f(x)=wx+bf(x)=wx+b,当为SVM的线性核时。

F-EIouloss首先提出了一种有效的交并集(IOU)损失,它可以准确地测量边界框回归中的**重叠面积**、**中心点**和**边长**三个几何因素的差异:

其次,基于对有效样本挖掘问题(EEM)的探讨,提出了Focalloss的回归版本,以使回归过程中专注于高质量的锚框:

最后,将以上两个部分结合起来得到Focal-EIouLoss:

其中,通过加入每个batch的权重和来避免网络在早期训练阶段收敛慢的问题。

不同的模型用的lovebet爱博体育app一般也不一样。

lovebet爱博体育app通过样本矩阵x和权重矩阵W给出y的预测。

**今天来说说深度学习中常见的lovebet爱博体育app(loss),覆盖分类,回归任务以及生成对抗网络,有了目标才能去优化一个模型。

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

总结:L1损失对于异常值更鲁棒,但它的导数不连续使得寻找最优解的过程低效;L2损失对于异常值敏感,但在优化过程中更为稳定和准确。

现在,我们假设天气有8种可能状态,且都是等可能的。

\\.在用sigmoid作为激活函数的时候,为什么要用**交叉熵lovebet爱博体育app**,而不用**均方误差lovebet爱博体育app**?其实这个问题求个导,分析一下两个误差函数的参数更新过程就会发现原因了。

能够有效地引导网络学习使得类内距离较小、类间距离较大的特征,此外,L-Softmax不但能够调节不同的间隔(margin),而且能够防止过拟合。

逻辑回归并没有求对数似然函数的最大值,而是把极大化当做一个思想,进而推导它的风险函数为最小化的负的似然函数。

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