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【代码+推导】常见损失函数和评价指标总结

一、损失函数 1.1 回归问题 1. 平方损失函数（最小二乘法）： image.png 回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE）推导。...LogLoss： image.png 二分类任务中常用的损失函数，在LR中，通过对似然函数取对数得到。也就是交叉熵损失函数。 2....指数损失函数： image.png 在AdaBoost中用到的损失函数。它是前向分步加法算法的特例，是一个加和模型。...在Adaboost中，经过m此迭代之后，可以得到: image.png Adaboost每次迭代时的目的是为了找到最小化下列式子时的参数α 和G： image.png 而指数损失函数(exp-loss...因为损失函数大部分可以直接作为评价指标，所以损失函数中出现过的简单介绍。 2.1 回归问题 image.png 4.

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深度学习中损失函数和激活函数的选择

前言本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。损失函数二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。所以这可以被推断为概率分布。损失函数交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。损失函数二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。参考：人工智能学习指南

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原创 | 常见损失函数和评价指标总结（附公式&代码）

作者：董文辉本文长度为4500字，建议阅读10+分钟本文为你总结常见损失函数和评价指标。...平方损失函数（最小二乘法）：回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE）推导。计算的是预测值与真实值之间距离的平方和。...LogLoss：二分类任务中常用的损失函数，在LR中，通过对似然函数取对数得到。也就是交叉熵损失函数。 2. 指数损失函数：在AdaBoost中用到的损失函数。...在Adaboost中，经过m此迭代之后，可以得到: Adaboost每次迭代时的目的是为了找到最小化下列式子时的参数α 和G：而指数损失函数(exp-loss）的标准形式如下可以看出，Adaboost...的目标式子就是指数损失，在给定n个样本的情况下，Adaboost的损失函数为：二、评价指标如何评估机器学习算法模型是任何项目中一个非常重要的环节。

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keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...sgd') 或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名...，或者一个TensorFlow/Theano符号函数。...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。

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从损失函数优化文本分类模型的指标

但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下：训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...同事试验了效果，客户关心的指标是确实会变好的（各类别的准确率）。...关注损失函数训练是有目标的，就是让loss值最小化，但是loss值最小和各个类别的准确都比较好却不是等价的，因为类别之间太不平衡了。loss最小，应该是倾向于整体准确率最好。...显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。同事测试反馈效果还不错。进一步更进一步考虑： 1....让同事去尝试中（其实大概率是可以试出更好指标的）。关于损失函数的理解损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。

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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数深度学习中的损失函数一.分类任务与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。...one-hot的中文释义为独热，热的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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tensorflow中损失函数的用法

1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等，所以使用前文介绍的均方误差损失函数就不能够很好的最大化销售利润。...为了最大化预期利润，需要将损失函数和利润直接联系起来。注意损失函数定义的是损失，所以要将利润最大化，定义的损失函数应该和客户啊成本或者代价。...注意，tf.where函数判断和选择都是在元素级别进行，以下代码展示了tf.where函数和tf.greater函数的用法。

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机器学习中的损失函数

总第121篇前言在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下：形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离

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Golang函数参数的值传递和引用传递

1、值传递 2、引用传递 1、值传递 golang有值传递与引用传递两种传递方式函数如果使用参数，该变量可称为函数的形参。...形参就像定义在函数体内的局部变量值传递是指在调用函数时将实际参数复制一份传递到函数中，这样在函数中如果对参数进行修改，将不会影响到实际参数也就是说，函数传递的原来数据的拷贝，一个副本，比如当传递一个...int类型的参数，传递的其实是这个参数的一个副本。...传递一个指针类型的参数，其实传递的就是这个指针类型的拷贝，而不是这个指针执行的值默认情况下，Go语言使用的是值传递(则先拷贝参数的副本，再将副本传递给函数)，即在调用过程中不会影响到实际参数代码示例...引用传递引用传递是指在调用函数时将实际参数的地址传递到函数中，那么在函数中对参数所进行的修改，将影响到实际参数由于引用类型(slice、map、interface、channel)自身就是指针，所以这些类型的值拷贝给函数参数

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神经网络中的损失函数

在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。...Hinge Loss 损失函数 Hinge loss损失函数通常适用于二分类的场景中，可以用来解决间隔最大化的问题，常应用于著名的SVM算法中。...对比损失计算正例(同类的例子)和负例(不同类的例子)之间的距离。因此，如果正面例子被编码(在这个嵌入空间中)到相似的例子中，而负面例子被进一步编码到不同的表示中，那么损失可以预期是低的。...Huber Loss 也是回归中使用的一种损失函数，它对数据中的异常值不如误差平方损失那么敏感。它具有对异常点不敏感和极小可微的特点，使得损失函数具有良好的性质。...其下降速度介于MAE与MSE之间，弥补了MAE在Loss下降速度慢的问题，而更接近MSE。小结在神经网络中，损失函数是神经网络的预测输出与实际输出之间差异的度量，计算当前输出和预期输出之间的距离。

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JAVA中的值传递和引用传递

答案显而易见，调用函数changeValue()前后num的值都没有改变。由此做一个引子，我用图表描绘一个值传递的过程： ?...自然，在函数调用之后，num所指向的存储单元的值还是没有发生变化，这就是所谓的“值传递”！值传递的精髓是：传递的是存储单元中的内容，而非地址或者引用！...主函数中new 了一个对象Person，实际分配了两个对象：新创建的Person类的实体对象，和指向该对象的引用变量person。...是该实体对象的起始地址；而右侧是栈空间，用来给引用变量和一些临时变量分配内存，新实体对象的引用person就在其中，可以看到它的存储单元的内容是000012，记录的正是新建Person类实体对象的起始地址...回顾一下上面的一个值传递的例子，值传递，就是将存储单元中的内容传给调用函数中的那个参数，这里是不是异曲同工，是所谓“值传递”，而非“引用传递”！！！那为什么对象内部能够发生变化呢？

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深入理解机器学习中的：目标函数，损失函数和代价函数「建议收藏」

：计算的是一个样本的误差代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均目标函数：代价函数 + 正则化项实际应用：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，举例说明：...这个函数就称为损失函数(loss function)，或者叫代价函数(cost function)。损失函数越小，就代表模型拟合的越好。...风险函数是损失函数的期望，这是由于我们输入输出的(X,Y)遵循一个联合分布，但是这个联合分布是未知的，所以无法计算。...这个时候就定义了一个函数J(f)，这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也叫正则化(regularization)。常用的有L1， L2范数。...到这一步我们就可以说我们最终的优化函数是：即最优化经验风险和结构风险，而这个函数就被称为目标函数发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140508.

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

机器学习及相关算法和技术从根本上涉及设计、实现和训练算法，以识别数据中的模式并执行预测或分类。机器学习算法通过不同的方法进行学习，但机器学习算法和模型的学习过程的一个基本组成部分是损失函数。...损失函数在机器学习模型的训练中的作用至关重要，包括以下内容：性能测量：损失函数通过量化预测与实际结果之间的差异，提供了一个明确的指标来评估模型的性能。...MAE是这种情况下合适的损失函数，因为它将处理由于道路施工或严重程度较低的罕见事件而导致的异常值数据点，从而减少异常值对误差指标和模型学习过程的影响。...二元交叉熵损失（或对数损失）是一种量化指标，用来衡量机器学习算法的预测与实际目标预测之间的差异。这种差异是通过计算机器学习算法对总数据样本数所作预测概率的对数值的负和来计算的。...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。

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交叉熵损失函数的概念和理解

公式定义在信息论中,若一个符号字符串中的每个字符的出现概率已知,则可用香农熵估计该字符串中每个符号编码所需的平均最小位数....除了数学表达式相似以外,完全可以将这里的熵和其热力学概念联系起来....例如,可计算单次"HELLO"的熵: 因此,采用最优编码方案时,"Hello"中的每个符号需要2位计算单词"Hello"中的每个符号需要2位....作为一个损失函数假设p为所期望的输出和概率分布("编码"),其中实际值有100%,而其他任何值为0,将q作为由模型计算得到的输出,请牢记,sigmoid函数的输出是一个概率值....有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况.交叉熵越接近与熵,q便是针对p更好的逼近,实际上,模型的输出与期望输出越接近,交叉熵也会越小,这正是损失函数所需要的

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机器学习中的常见问题——损失函数

一、分类算法中的损失函数在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) J\left ( \mathbf{w} \right...，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失指数损失感知损失 1、0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。...2、Log损失函数 2.1、Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： log(1+exp(−m)) log\left ( 1+exp\left ( -m \right...3、Hinge损失函数 3.1、Hinge损失 Hinge损失是0-1损失函数的一种代理函数，Hinge损失的具体形式如下： max(0,1−m) max\left ( 0,1-m \right )

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机器学习模型中的损失函数loss function

概述在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J...，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失指数损失感知损失 2. 0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。 3. Log损失函数 3.1....Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： l...Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1.

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golang函数参数中接口指针的传递

其实是一个很简单的问题，但是如果是之前一直写go的话可能没有意识到指针的本质，就走不出来了。最近写代码的时候遇到了一个问题：有一个功能需要使用一个接口，有多个结构体实现了这个接口（经典OO场景）。...这些方法中，有一些方法可以修改结构体中的指定属性，并且有一个对应的方法来返回这个属性。出于业务需要，值被修改的地方和它被使用的地方是不同的。...由于要和原有代码兼容，希望这个代码尽量表现的与原来的一样。一个小demo，直接返回interface值来完成传递。看着很正常，但是因为是传值，所以与原有代码不太一致，也不够直观。...Name after set var a testA setsetName(&a,"test") fmt.Println(a.getName()) */ } 但如果试图使用接口直接作为函数参数的时候...这里比较让人迷惑的地方在于，interface tt = testDouble是很容易成立的（编译器支持），可是指针层面却并不像想象中这样继续支持，强制转换也是不行的。

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机器学习中的常见问题——损失函数

一、分类算法中的损失函数 image.png 1、0-1损失函数 image.png 2、Log损失函数 2.1、Log损失 image.png 2.2、Logistic回归算法的损失函数 image.png...2.3、两者的等价 image.png 3、Hinge损失函数 3.1、Hinge损失 Hinge损失是0-1损失函数的一种代理函数，Hinge损失的具体形式如下： max(0,1−m) 运用Hinge...3.2、SVM的损失函数 image.png 3.3、两者的等价 image.png 4、指数损失 4.1、指数损失指数损失是0-1损失函数的一种代理函数，指数损失的具体形式如下： exp(−m) 运用指数损失的典型分类器是...5.2、感知机算法的损失函数感知机算法只需要对每个样本判断其是否分类正确，只记录分类错误的样本，其损失函数为： image.png 5.3、两者的等价 image.png image.png Hinge...损失对于判定边界附近的点的惩罚力度较高，而感知损失只要样本的类别判定正确即可，而不需要其离判定边界的距离，这样的变化使得其比Hinge损失简单，但是泛化能力没有Hinge损失强。

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表示学习中的7大损失函数梳理

点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 表示学习的目的是将原始数据转换成更好的表达，以提升下游任务的效果。在表示学习中，损失函数的设计一直是被研究的热点。...这篇文章总结了表示学习中的7大损失函数的发展历程，以及它们演进过程中的设计思路，主要包括contrastive loss、triplet loss、n-pair loss、infoNce loss、focal...损失函数可以表示为： Contrastive Loss是后面很多表示学习损失函数的基础，通过这种对比的方式，让模型生成的表示满足相似样本距离近，不同样本距离远的条件，实现更高质量的表示生成。...InfoNCE loss可以表示为如下形式，其中r代表temperature，采用内积的形式度量两个样本生成向量的距离，InfoNCE loss也是近两年比较火的对比学习中最常用的损失函数之一：相比...总结损失函数是影响表示学习效果的关键因素之一，本文介绍了表示学习中7大损失函数的发展历程，核心思路都是通过对比的方式约束模型生成的表示满足相似样本距离近，不同样本距离远的原则。 END

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Python函数中的参数是如何传递的？

前言 Python函数大家应该不陌生，那函数中的参数是如何传递的，你知道吗？我们先看一下下面的代码，和你想的预期结果是不是一样了？...变量赋值在我告诉你们Python函数中参数是如何传递之前，我们要先学习一下变量赋值的背后逻辑。我们先看一个简单的代码。...l1和l2都指向了同一个列表对象，当列表对象发生改变时，指向他的变量都会发生改变。...Python函数的参数传递我先说结论，Python函数的参数传递是对象的引用传递。我们举个例子。...def test_1(b): b = 5 a = 3 test_1(a) print(a) # 3 根据对象的引用传递，a和b都是指向3这个对象的，在函数中，我们又执行了b = 5，所以b就指向了

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