从零开始机器学习(机器学习 监督学习之线性回归 损失函数及可视化 梯度下降 线性回归的平方误差损失函数 lab实验)

文章目录 机器学习定义监督学习之线性回归损失函数及可视化梯度下降线性回归的平方误差损失函数lab实验 机器学习定义 机器学习就是机器通过不断训练数据集从逐渐知道正确的结果 机器学习包括监督学习和非监督学习 监督学习:需要输入数据和结果数据来不断训练学习 监督学习包括回归和分类 回归是结果是连续的,不是有限的 分类是结果是离散的,是有限的 非监督学习:只需要输入数据来学习 例如聚类(将某类输入数据分一组,...

损失函数(Loss Function)一文详解-聚类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析

损失函数(Loss Function)一文详解-聚类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析 前言 损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能,用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数,但是我们缺少细致的对损失函数进行分类,或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识,方便以...

损失函数(Loss Function)一文详解-回归问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析

前言 损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能,用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数,但是我们缺少细致的对损失函数进行分类,或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识,方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知,而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的非常...

损失函数篇 | YOLOv8 更换损失函数之 MPDIoU | 《2023 一种用于高效准确的边界框回归的损失函数

df/2307.07662v1.pdf 边界框回归(Bounding Box Regression,BBR)在目标检测和实例分割中得到了广泛应用,是目标定位的重要步骤。然而,对于边界框回归的大多数现有损失函数来说,当预测的边界框与真值边界框具有相同的长宽比,但宽度和高度的值完全不同时,无法进行有效优化。为了解决上述问题,我们充分探索水平矩形的几何特征,并提出了一种基于最小点距离的新型边界框相似度比较度量 ...

DDPM交叉熵损失函数推导

K L \rm KL KL散度 由于以下推导需要用到 K L \rm KL KL散度,这里先简单介绍一下。 K L \rm KL KL散度一般用于度量两个概率分布函数之间的“距离”,其定义如下: K L [ P ( X ) ∣ ∣ Q ( X ) ] = ∑ x ∈ X [ P ( x ) log ⁡ P ( x ) Q ( x ) ] = E x ∼ P ( x ) [ log ⁡ P ( x ) Q...

损失函数——机器学习

目录 一、实验内容 二、实验过程 1、算法思想 2、算法原理 3、算法分析 三、源程序代码 四、运行结果分析 五、实验总结 一、实验内容 理解损失函数的基本概念;理解并掌握均方差损失函数的原理,算法实现及代码测试分析;理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理,代码实现并测试分析;理解均方差与交叉熵损失函数的区别。二、实验过程 1、算法思想         简单的理解就是每一个样本经过模型后会得到一个预测值,然...

损失函数概论(机器学习)

第一步:理解损失是什么 损失: 即所有样本的  误差  总和 如果我们把神经网络的参数调整到完全满足独立样本的输出误差为0,通常会令其它样本的误差变得更大,这样作为误差之和的损失函数值,就会变得更大。 所以,我们通常会在根据某个样本的误差 调整权重 后,计算一下整体样本的损失函数值,来判定网络是不是已经训练到了可接受的状态。 损失函数的作用:计算神经网络每次迭代前向计算结果与真实值的差距,从而指导下一步...

交叉熵损失函数以及二分类任务(机器学习)

一个事件 x 发生的概率 p(x) 越大,那么它一旦发生时的信息量 I(x) 就越大。 𝐼𝑥 = -ln ⁡p(x) 第二步:熵    第三步:相对熵/KL散度  第四步:交叉熵   第五步:交叉熵损失函数 评估标签值和预测值之间的差距,由于数据总体分布的熵值确定,因而可直接用交叉熵代替KL散度作为分类任务的损失函数。 交叉熵损失函数(单样本、多样本)分别表示如下,其中m代表样本个数,n代表分类个数: ...

神经网络中的三大概念是:反向传播,梯度下降,损失函数

神经网络中的三大概念是:反向传播,梯度下降,损失函数。   第一步:以简单比喻理解:反向传播,梯度下降,损失函数。 神经网络训练的思想:先 “猜” (初始化)得到一个结果(预测结果 a),观察它和训练集中含有的真实结果 y 之间的差距,然后调整策略,有依据地向正确的方向靠近。如此反复多次直到预测结果和真实结果接近时,就结束训练。 在神经网络训练中,“猜”叫做初始化,可以随机也可以根据以前的经验给定初始值。...

用于传递 y_true 和 y_pred 以外的参数的 Keras 自定义损失函数

本文介绍了用于传递 y_true 和 y_pred 以外的参数的 Keras 自定义损失函数的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧! 问题描述 我正在编写一个 keras 自定义损失函数,其中我想将以下内容传递给该函数:y_true, y_pred(这两个无论如何都会自动传递),模型内部层的权重,以及一个常量.I am writing a keras cus...
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