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如何构建损失函数

1、如何构建损失函数如下： 使用不同的损失函数：常用的损失函数有交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。根据具体情况选择合适的损失函数，比如对于多分类问题，交叉熵损失函数通常是一个不错的选择。 调整损失函数的参数：有些损失函数有一些可调整的参数，比如交叉熵损失函数中的权重衰减参数。

2、如何理解计算机视觉损失函数？顾名思义，这种损失函数计算预测图像和目标图像间像素对像素的损失。前一篇文章中讨论的大多数损失函数，如MSE（L2 loss）、MAE（L1 loss）、交叉熵损失（cross-entropy loss）等，都可以应用于计算预测变量和目标变量的每一对像素之间的损失。

3、公式推导 Loss = -\sum_{i=1}^{N} [y_i \cdot \log（\hat{y}_i） + （1 - y_i） \cdot \log（1 - \hat{y}_i）]其中，N是样本数量，y_i是真实标签，而\hat{y}_i是模型预测的概率。

一起学习ML和DL中常用的几种loss函数

1、本文将深入探讨机器学习和深度学习中几种常见的loss函数，包括CrossEntropy Loss、BCELoss、SoftMarginLoss、BCEWithLogitsLoss和softmax_cross_entropy_with_logits。首先，CrossEntropy Loss，也称为交叉熵损失，基于信息熵概念，衡量预测分布与真实分布的差异。

2、在深度学习（DL）中，核心的推动器之一是损失函数。它衡量了模型预测值与实际值之间的差异，指导我们调整模型参数，以逐渐接近最优解。损失函数的计算涉及整个模型，通常在一次全样本遍历后进行。损失函数本质上是成本函数，它由两部分构成：损失项和正则项，旨在平衡模型的拟合度和复杂度，防止过拟合。

3、Hinge Loss：支持向量机专用，关注正确分类的“余量”。 6 Huber Loss：结合均方和绝对误差，对异常值有鲁棒性，常用于回归。 7 KL散度损失（KLDivLoss）：用于概率分布预测，衡量预测与真实分布的差异。 选择与优化选择损失函数时，要考虑问题类型、数据特性和性能需求。

4、Triplet Loss 是深度学习中的一种损失函数，用于训练 差异性较小 的样本，如人脸等， Feed数据包括锚（Anchor）示例、正（Positive）示例、负（Negative）示例，通过优化锚示例与正示例的距离 小于 锚示例与负示例的距离，实现样本的相似性计算。

5、一般y_pred是由sigmoid函数得到： 从上面的推导可以看出， 若将sigmoid之前的输出值看做x，则L对x的导数可以变成上面那种简单的形式。

6、欢迎一起讨论。知乎用户 理论物理跳深度学习...60%概率失业20 人赞同批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。

常用的损失函数

均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。

常用的损失函数为0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数、交叉熵损失函数。 损失函数计算得到的损失又叫期望损失。学习的目标就是选择期望风险最小的模型。

Hinge损失：在正确分类的情况下，提供一定边际的损失函数。BPR loss：优化推荐系统中模型的正负样本对关系。KL散度损失：度量两个概率分布之间的差异。JS散度损失：通过平均两个概率分布的KL散度来计算差异。1focal loss：改进于交叉熵损失，调整易类样本与难类样本的学习权。

Hinge 损失函数的标准形式 可以看出，当|y|=1时，L（y）=0。更多内容，参考Hinge-loss。补充一下：在libsvm中一共有4中核函数可以选择，对应的是-t参数分别是：0-线性核；1-多项式核；2-RBF核；3-sigmoid核。

损失函数与鲁棒性

1、损失函数（Loss function）是用来估量模型的预测值 f（x） 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L（Y，f（x） 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣，并且为我们提供了优化的方向，但是我们必须知道没有任何一种损失函数适用于所有的模型。

2、损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。

3、损失函数，也被称为目标函数，是用来评价模型的预测值和真实值之间的不一致程度的一种方法。更具体来说，损失函数是一个非负实值函数，通常用符号L（Y，f（x）来表示，其中Y代表真实值，f（x）代表模型的预测值。损失函数的值越小，说明模型预测值与真实值越接近，模型的鲁棒性就越好。

4、提升模型鲁棒性的策略 在提升模型鲁棒性的道路上，研究者们探索了多维度的解决方案：从数据层面，如训练时的数据增强和测试时的样本修改；通过网络结构，比如增加深度、调整损失函数；以及引入外部模块，如Dropout、Batch/Layer Normalization和Label Smoothing。这些技术手段各有其独特的作用和局限。

5、BP执行是一种高效的神经网络算法，在训练神经网络时能够快速地收敛到最优解，同时具有很强的鲁棒性和可扩展性。BP算法在解决大规模数据问题时也具有很好的表现，并且能够处理非线性问题，具有极高的精度。因此，BP执行是目前最为流行的一种神经网络算法之一。BP执行算法的缺点也同样明显。

机器学习中的目标函数,损失函数,代价函数有什么区别

1、价值函数与目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数最大化或者最小化，而价值函数是最小化。预测函数中的参数决定了这个模型在对样本进行预测的真正结果。在选定模型的情况下，机器学习的目标就是通过算法得到使预测值最接近真实值的模型参数。损失函数（costfunction）。

2、首先，让我们澄清一个误区：损失函数和代价函数实际上是同一枚硬币的两面，而目标函数则是一个更宏观的概念，它在约束条件下寻求优化。

3、损失函数与代价函数的主要区别就是一个是真实的理想，另一个是现实的缺憾。

4、损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（最大化的不叫损失或代价函数）。

5、这些函数都是函数过程的一类，只是函数所用的公式不同。Visual Basic包含内置或内部的函数，如算术平方根、余弦函数和字符代码函数。此外，还可以用Function语句编写自己的Function函数过程。