神经网络算法——损失函数(Loss Function)

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 神经网络算法——损失函数(Loss Function)

前言

本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function

损失函数


1、损失函数的本质

(1)机器学习“三板斧”

选择模型家族,定义损失函数量化预测误差,通过优化算法找到最小损失的最优模型参数。

机器学习 VS 人类学习

  • 定义一个函数集合(模型选择)

       目标:确定一个合适的假设空间或模型家族。

       示例:线性回归、逻辑回归、神经网络、决策时等。

       考虑因素:问题的复杂性、数据的性质、计算资源等。

  • 判断函数的好坏(损失函数)

      目标:量化模型预测与真实结果之间的差异。

      示例:均方误差(MSE)用于回归;交叉熵损失用于分类。

       考虑因素:损失的性质(凸性、可微性等)、易于优化、对异常值的鲁棒性等。

  • 选择最好的函数(优化算法)

      目标:在函数集中找到最小化损失函数的模型参数。

      主要方法:梯度下降及其变种(随机梯度下降、批量梯度下降、Adam等)。

       考虑因素:收敛速度、计算效率、参数调整的复杂性等。

(2)损失函数的本质

量化模型预测与真实结果之间的差异。

损失函数的本质

  • 损失函数的概念:

       损失函数用于量化模型预测与真实值之间的差异。

       它是预测值与真实值之间差距的计算方法,并通过深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)进行封装。

  • 损失函数的重要性:

       在机器学习中,目标是使预测值尽可能接近真实值,因此需要通过最小化预测值和真实值之间的差异来实现。

       损失函数的选择对于模型的训练速度和效果至关重要,因为不同的损失函数会导致不同的梯度下降速度。

  • 损失函数的位置:

       损失函数位于机器学习模型的向前传播和向后传播之间。

       在向前传播阶段,模型根据输入特征生成预测值。

       损失函数接收这些预测值,并计算与真实值之间的差异。

       这个差异随后被用于向后传播阶段,以更新模型的参数并减少未来的预测误差。

损失函数的位置

2、损失函数的原理

误差反映单个数据点的预测偏差,损失则是整体数据集的预测偏差总和。损失函数运用这两者原理,聚合误差以优化模型,降低总体预测偏差。

(1)误差(Error)

对单个数据点预测结果与真实值之间的差异,用于评估模型在特定数据点上的预测准确性。

  • 定义:

       误差是指模型在对单个数据点进行预测时,其预测结果与真实值之间的差异或偏离程度。这种差异反映了模型预测的不准确性或偏差。

  • 计算:

       误差可以通过多种数学公式来计算。其中,绝对误差是预测值与真实值之间差值的绝对值,用于量化预测偏离真实值的实际大小;平方误差则是预测值与真实值之间差值的平方,常用于平方损失函数中,以便更显著地突出较大的误差。

  • 误差棒:

       误差棒通常以线条或矩形的形式出现在数据点的上方、下方或两侧,其长度或大小代表了误差的量级。这种可视化方法有助于识别潜在的问题区域,并指导进一步的模型改进或数据分析。

横轴名称

(2)损失(Loss)

损失是衡量机器学习模型在整个数据集上预测不准确性的总体指标,通过最小化损失可以优化模型参数并改进预测性能。

  • 定义:

损失是衡量机器学习模型在整个数据集上预测的总体不准确性的指标。它反映了模型预测与真实值之间的差异,并将这些差异进行聚合,以提供一个标量值来表示预测的总体不准确性

  • 计算:

       损失的具体计算是通过损失函数来完成的。损失函数接受模型的预测值和真实值作为输入,并输出一个标量值,即损失值,表示模型在整个数据集上的总体预测误差。

  • 损失曲线:

       损失曲线直观地呈现了模型在训练过程中损失值的变化趋势。通过绘制训练损失和验证损失随迭代次数的变化,我们能够洞察模型是否遭遇过拟合或欠拟合等问题,进而调整模型结构和训练策略。

损失曲线

3、损失函数的算法

损失函数的算法

(1)均方差损失函数(MSE)

通过计算模型预测值与真实值之间差值的平方的平均值,衡量回归任务中预测结果的准确性,旨在使预测值尽可能接近真实值。

均方差损失函数(MSE)

  • 应用场景:

       主要用于回归问题,即预测连续值的任务。

  • 公式:

均方差损失函数(MSE)公式

  • 特点:

       当预测值接近真实值时,损失值较小。

       当预测值与真实值差距较大时,损失值迅速增大。

       由于其梯度形式简单,易于优化。

  • 优化目标:

       最小化均方差损失,使得模型的预测值尽可能接近真实值。

(2)交叉熵损失函数(CE)

用于衡量分类任务中模型预测的概率分布与真实标签之间的差异,旨在通过最小化损失来使模型预测更加接近真实类别。

交叉熵损失函数(CE)

  • 应用场景:

       主要用于分类问题,尤其是多分类问题。

  • 公式:

交叉熵损失函数(CE)公式

  • 特点:

       当预测概率分布与真实概率分布相近时,损失值较小。

       对预测概率的微小变化非常敏感,尤其当真实标签的概率接近0或1时。

       适用于概率输出的模型,如逻辑回归、softmax分类器等。

  • 优化目标:

       最小化交叉熵损失,使得模型对每个类别的预测概率尽可能接近真实概率分布。

参考:架构师带你玩转AI

相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
目录
相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU,作为RNN的一种形式,解决了长期依赖问题,而遗传算法用于优化其超参数,如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟,通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数,最终构建优化的GRU模型进行负荷预测,结果显示预测误差和模型性能的提升。
13 4
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真
这是一个关于使用MATLAB2022a实现的16QAM解调算法的摘要。该算法基于BP神经网络,利用其非线性映射和学习能力从复数信号中估计16QAM符号,具有良好的抗噪性能。算法包括训练和测试两个阶段,通过反向传播调整网络参数以减小输出误差。核心程序涉及数据加载、可视化以及神经网络训练,评估指标为误码率(BER)和符号错误率(SER)。代码中还包含了星座图的绘制和训练曲线的展示。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于BP神经网络的QPSK解调算法matlab性能仿真
该文介绍了使用MATLAB2022a实现的QPSK信号BP神经网络解调算法。QPSK调制信号在复杂信道环境下受到干扰,BP网络能适应性地补偿失真,降低误码率。核心程序涉及数据分割、网络训练及性能评估,最终通过星座图和误码率曲线展示结果。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真
该内容是一个关于基于YOLOv2的鱼眼镜头人员检测算法的介绍。展示了算法运行的三张效果图,使用的是matlab2022a软件。YOLOv2模型结合鱼眼镜头畸变校正技术,对鱼眼图像中的人员进行准确检测。算法流程包括图像预处理、网络前向传播、边界框预测与分类及后处理。核心程序段加载预训练的YOLOv2检测器,遍历并处理图像,检测到的目标用矩形标注显示。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
食物识别系统采用TensorFlow的ResNet50模型,训练了包含11类食物的数据集,生成高精度H5模型。系统整合Django框架,提供网页平台,用户可上传图片进行食物识别。效果图片展示成功识别各类食物。[查看演示视频、代码及安装指南](https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yhd6a7vai4o9iuys?singleDoc#)。项目利用深度学习的卷积神经网络(CNN),其局部感受野和权重共享机制适于图像识别,广泛应用于医疗图像分析等领域。示例代码展示了一个使用TensorFlow训练的简单CNN模型,用于MNIST手写数字识别。
22 3
|
8天前
|
算法
MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
|
10天前
|
机器学习/深度学习
深度学习网络训练,Loss出现Nan的解决办法
深度学习网络训练,Loss出现Nan的解决办法
19 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
什么是神经网络学习中的反向传播算法?
什么是神经网络学习中的反向传播算法?
14 2
|
10天前
|
算法 网络协议 数据建模
【计算机网络】—— IP协议及动态路由算法(下)
【计算机网络】—— IP协议及动态路由算法(下)
|
10天前
|
算法 网络协议 数据建模
【计算机网络】—— IP协议及动态路由算法(上)
【计算机网络】—— IP协议及动态路由算法(上)

热门文章

最新文章