损失

  • 机器学习大牛最常用的5个回归损失函数,你知道几个?

    “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”...

    文章 技术小能手 2018-06-21 1254浏览量

  • GAN是一种特殊的损失函数?

    数据科学家Jeremy Howard在fast.ai的《生成对抗网络(GAN)》课程中曾经讲过这样一句话: “从本质上来说,生成对抗网络(GAN)是一种特殊的损失函数。” 你是否能够理解这句话的意思?读完本文,你会更好的理解这句话的含义。 神经网络的函数逼近理论 在数学中,我们可以将函数看做一个...

    文章 【方向】 2018-12-20 1867浏览量

  • 机器学习者都应该知道的五种损失函数!

    在机器学习中,所有的机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程,我们常常把最小化的函数称为损失函数,它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。在寻找最小值的过程中,我们最常用的方法是梯度下降法。 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...

    文章 【方向】 2018-06-18 5375浏览量

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  • 如何选择合适的损失函数,请看

    机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可...

    文章 技术小能手 2018-07-22 1867浏览量

  • 照片美妆---卷积“换脸”

    原文:照片美妆---卷积“换脸” 本文转载自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/69196428 “卷积”换脸 正文: 图像风格转换[1][2][3]在效果上...

    文章 杰克.陈 2018-03-13 1017浏览量

  • 常见回归和分类损失函数比较

    代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\),用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度,一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较,常将其表示为单变量的函数,在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\),在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。 回归问...

    文章 massquantity 2018-04-27 783浏览量

  • 十九种损失函数,你能认识几个?

    19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。torch.nn.L1Loss(reduction='mean')参数:reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mea...

    文章 初商 2019-09-03 554浏览量

  • 干货|不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?

    二次损失函数会在神经元犯了明显错误的情况下使得网络学习缓慢,而使用交叉熵损失函数则会在明显犯错的时候学的更快。 今天,我们主要来谈谈不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?(可以参考英文文献:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/inde...

    文章 行者武松 2018-03-05 1348浏览量

  • 06 回归算法 - 损失函数、过拟合欠拟合

    == 损失函数 == 损失函数是衡量一个模型好坏的指标,一般来说损失函数的值越小越好。 0~1损失函数: J(θ)=$begin{cases}1,Y≠f(X)\0,Y=f(X)\end{cases}$ 如果预测值不等于真实值,J(θ)值加1。该函数只能用在分类的模型中,因为回归预测出的结果不太可能...

    文章 白尔摩斯 2018-10-14 2244浏览量

  • 因疫情全球商务旅行或将损失8200亿美元,近一半来自中国

    周二,全球商务旅行协会(GBTA)表示,疫情预计将让全球商务旅行行业损失约8200亿美元收入,其中近一半损失将来自中国。 GBTAl的一项调查显示,受打击最严重的是前往亚洲的商务旅行。每四家公司中至少有三家说已经取消或暂停了所有或大部分去往中国大陆、中国香港、中国台湾和其他亚太地区的商务旅行。 “...

    文章 创峰会-江鑫恒 2020-03-12 55浏览量

  • 手把手教你估算深度神经网络的最优学习率(附代码&教程)

    学习率如何影响训练? 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形:例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量(mini-batch)中权重在梯度方向要移动多远。 如果学习率很低,训练会变得更加可靠,但是优化...

    文章 技术小能手 2017-11-24 4607浏览量

  • 带你读《TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)》之三:基于TensorFlow的线性回归

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 基于TensorFlow的线性回归本章将介绍TensorFlow是如何工作的,以及如何访问本书的数据集和补充学习资源。学完本章将掌握以下知识点: 用TensorFlow求逆矩阵 用TensorFlow实现矩阵分解 用TensorFlow实现线性回归 理解线性...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-17 264浏览量

  • scikit-learn 线性回归算法库小结

     scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。     线性回归的目的是要得到输出向量YY和输入特征XX之间的线性关系,求出线性回归系数θθ,也就是 Y=XθY=Xθ。...

    文章 文艺小青年 2017-11-23 1055浏览量

  • 带你读《TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)》之二:TensorFlow进阶

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 TensorFlow进阶本章将介绍如何使用TensorFlow的关键组件,并串联起来创建一个简单的分类器,评估输出结果。阅读本章你会学到以下知识点: 计算图中的操作 TensorFlow的嵌入Layer TensorFlow的多层Layer TensorFl...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-17 83浏览量

  • 你知道数据中心宕机的真正成本吗?

    数据中心对企业至关重要,根据调研机构IDC研究表明,之后全球每两年所产生的数据量将会翻一番,这将为企业使用技术增加收入、提高业务绩效提供了更多的机会,而利用这些机会的关键就在于数据中心。但是,随着数据量的增加,数据中心基础设施也面临着更大的压力。 安全提供商赛门铁克公司对2400多名IT专业人士做...

    文章 晚来风急 2017-08-02 770浏览量

  • 你知道数据中心宕机的真正成本吗?

    数据中心对企业至关重要,根据调研机构IDC研究表明,之后全球每两年所产生的数据量将会翻一番,这将为企业使用技术增加收入、提高业务绩效提供了更多的机会,而利用这些机会的关键就在于数据中心。但是,随着数据量的增加,数据中心基础设施也面临着更大的压力。 安全提供商赛门铁克公司对2400多名IT专业人士做...

    文章 祁同伟 2017-07-27 949浏览量

  • 谷歌推出TFGAN:开源的轻量级生成对抗网络库

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 一般情况下,训练一个神经网络要先定义一下损失函数,告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说,对于图像分类网络所定义的损失函数来说,一旦网络出现错误的分类结果,比如说把狗标记成了猫,就会得到一个高损失值。 不过,不是所有任务都有那么容易定义...

    文章 行者武松 2018-01-01 760浏览量

  • 《SAP后勤模块实施攻略—SAP在生产、采购、销售、物流中的应用》——2.9 流程行业与离散行业

    2.9 流程行业与离散行业 制造业的企业可分为流程行业和离散行业,在本节中将简要介绍流程行业与离散行业的一些特点。 有些企业二者模式兼而有之,不同工序具有不同的性质,如药品、食品生产,半成品的生产往往具有流程行业的特点,而后续包装,又大多具有离散行业的特点。 2.9.1 流程、离散行业简要对比 流...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1402浏览量

  • 神经网络如何学习的?

    像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们就...

    文章 xixibobo 2020-08-10 143浏览量

  • 神经网络如何学习的?

    像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们就...

    文章 xixibobo 2020-09-18 242浏览量

  • 神经网络如何学习的?

    像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们就...

    文章 xixibobo 2020-09-06 935浏览量

  • 【简评】[CVPR2017]Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation

    现有方法 1.构建数据集时近似均匀地采样,保证每种类别分布较为均匀 这种方法在image-level上还比较方便操作,在semantic segmentation上难以保证 2.对minority classes进行上采样或者对majority classes进行下采样缺点: 会改变数据潜在分布...

    文章 知与谁同 2017-08-02 2296浏览量

  • 那么如何了解线性回归的原理和算法呢?

    线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了,这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。 一、线性回归的模型函数和损失函数 线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本,每个样本对应于n维特征和一个结果输出,如下: 我们的问题是,对于一个新的 , 他所对应的yx是多少呢? 如果这个问题里面的y是...

    文章 初商 2019-08-04 290浏览量

  • 一名工程师对于深度学习的理解-神经网络基础ANN

    序 读书期间对于深度学习也有涉及,不过只是皮毛,在这个数据和算法的时代,也需要更加贴近算法。于是从一名工程师角度出发,希望通过几篇文章,将深度学习基础记录下来,同时也是对于自己学习的总结和积累。总体思路是ANN-CNN-DNN,中间想起来有什么忘记的,也会加番。 神经网络概述 这是一张典型的人...

    文章 doflamingo 2017-07-04 4214浏览量

  • 神经网络算法性能分析

    训练神经网络的算法有成千上万个,最常用的有哪些,哪一个又最好?作者在本文中介绍了常见的五个算法,并从内存和速度上对它们进行对比。最后,他最推荐莱文贝格-马夸特算法。   用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多,各具不同的特征和性能。   问题界定   神经网络中的学习问题是...

    文章 武耀文 2016-11-09 782浏览量

  • 云计算亟需确立新标准 确保用户安全需求

      美国保险公司Hartford提供一种被称为CyberChoice的保险,当因为个人信息、知识产权等的丢失而造成的IT基础设施的损失时,该保险将会对损失进行调查并赔付损失的成本,当报告有泄漏事故时,将赔付通知客户的成本。  Hartford公司的技术和新媒体市场的副总裁Drew Bartkiew...

    文章 狼人2007 1970-01-01 570浏览量

  • 机器学习---损失函数总结

    机器学习作为一种优化方法,最重要的一点是找到优化的目标函数——损失函数和正则项的组合;有了目标函数的“正确的打开方式”,才能通过合适的机器学习算法求解优化。通俗来讲Loss函数是一种关于fitness的测度(关于数据是否合适模型的匹配度),或者是对于预测是否准确的一种判断,如果预测和判断没有错误,...

    文章 武耀文 2018-04-25 1671浏览量

  • 仁宝财报显示乐视欠款18亿人民币 坏账总损失9.4亿

    日前,台湾代工厂仁宝发布最新财报,财报数据显示,仁宝利润遭受重创,其主要原因在于乐视欠款无法偿还,所生产坏账已全部打消,总损失高达9.2亿元人民币。 据雷锋网(公众号:雷锋网)查阅仁宝最新财报得知,受乐视欠款影响,仁宝电脑上半年合并净利15.25亿新台币,归属于母公司净利13.28亿新台币,比去年...

    文章 玄学酱 2017-11-09 577浏览量

  • 06 集成学习 - Boosting - GBDT算法原理、总结

    05 集成学习 - Boosting - GBDT初探 十四、GBDT的构成 ● GBDT由三部分构成:DT(Regression Decistion Tree-回归决策树)、GB(Gradient Boosting-梯度提升)、Shrinkage(衰减)1、先构建__回归决策树__,然后用到提升...

    文章 白尔摩斯 2018-11-26 2812浏览量

  • 从原理到代码,轻松深入逻辑回归模型!

    【导语】学习逻辑回归模型,今天的内容轻松带你从0到100!阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导,深入浅出。 0、前言 简...

    文章 初商 2019-09-21 721浏览量

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