本篇文章給大家談談損失函數，以及損失函數的定義對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、損失函數、最小二乘法、梯度下降法
• 2、如何構建損失函數
• 3、損失函數的意義和作用
• 4、損失函數概述
• 5、常見損失函數用法

損失函數、最小二乘法、梯度下降法

1、損失函數：f(x)-y的均方差，他的幾何意義是歐幾里得距離。最小二乘法：基于均方差最小化來進行模型求解的方法稱“最小二乘法”，是基于一種求導的方法。

2、梯度下降法和梯度上升法是可以互相轉化的。比如我們需要求解損失函數f(θ)的最小值，這時我們需要用梯度下降法來迭代求解。但是實際上，我們可以反過來求解損失函數 -f(θ)的最大值，這時梯度上升法就派上用場了。

3、梯度下降法公式為：梯度下降是迭代法的一種，可以用于求解最小二乘問題(線性和非線性都可以)。

4、最小二乘法是一種優化問題的想法，梯度下降法是實現這種優化想法具體的一種求解方法。在最小二乘法問題中求解 minimize J(\theta_0， \theta_1) 過程中，如果是線性問題，我們可以嘗試用矩陣也就是normal equation。

如何構建損失函數

1、理解Hinge損失函數：指數損失是0-1損失函數的一種代理函數，指數損失的具體形式如下：學過Adaboost 算法 的人都知道，它是前向分步加法算法的特例，是一個加和模型，損失函數就是指數函數。目前。

2、首先輸入是：需要經過 sigmoid 函數得到一個輸出 輸出結果為：然后我們根據二項分布交叉熵的公式： 得到 loss 的如下計算公式：和pytorch的內置函數計算結果相同。

3、算法流程圖也可以如下圖：GBDT常用損失函數 分類算法： 分類算法中CART樹也是采用回歸樹 (1) 指數損失函數：負梯度計算和葉子節點的最佳負梯度擬合與Adaboost相似。

4、這里g(t)表示剪枝后，整體損失函數的減少程度。找到最小的g(t)，剪去。選最小值剪去的原因是，當前節點直至葉子節點的誤差差距很小，那說明這幾層的構建是沒有意義的或者說意義非常少。

5、推理輸出out1與y_true_1算cc3D_loss，推理輸出out2與y_true_2算gradientloss。而模型的兩個輸入img、tgt對應的分別是數據x1，x2。

損失函數的意義和作用

1、意義：損失函數就是用來表現預測與實際數據的差距程度。作用：損失函數在實踐中最重要的運用，在于協助我們通過過程的改善而持續減少目標值的變異，并非僅僅追求符合邏輯。

2、交叉熵損失函數的意義和作用如下：交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息論中一個重要概念，主要用于度量兩個概率分布間的差異性信息。語言模型的性能通常用交叉熵和復雜度（perplexity）來衡量。

3、損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常使用L(Y， f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。

4、損失函數 ：度量模型一次預測的好壞。注：函數具體形式依據規則而定，只要可以描述出預測值與真實值之間的偏差即可。風險函數 ：度量平均意義下模型預測的好壞。

損失函數概述

1、概述： 該方法可以自然的延伸到神經網絡和卷積神經網絡上。這種方法主要有兩個部分組成：一個是評分函數（score function），它是原始圖像數據到類別分值的映射。

2、而Mask R-CNN提出了RoIAlign的方法來取代ROI pooling，RoIAlign可以保留大致的空間位置。損失函數Mask分支針對每個ROI區域產生一個K\times m\times m的輸出特征圖，即K\times m\times m的二值掩模圖像，其中K代表目標種類數。

3、所以其實如果我們正向考慮極大似然估計，當模型是條件概率分布，損失函數是對數損失函數時，極大似然估計就是做 經驗風險最小化 ；如果我們反過來考慮，即上面從散度推導的過程，MLE就是在尋找最接近真實分布的分布。

4、我們需要一個足夠強大的損失函數，以便我們的模型能夠快速高效地學習。原型網絡使用log-softmax損失，這只不過是對 softmax 損失取了對數。當模型無法預測正確的類時，log-softmax 的效果會嚴重懲罰模型，而這正是我們需要的。

常見損失函數用法

1、在誤差接近0的時候使用L2，使損失函數可導，梯度更加穩定；誤差較大的時候用L1，可以降低outlier帶來的巨大誤差的影響。二分類中，通常使用Sigmoid函數將模型的輸出壓縮到(0， 1)區間。

2、損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常使用L(Y， f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。

3、再來看一下 softmax 的損失函數： 以多分類來看，交叉熵損失函數為：對于比較常見的 one-hot 編碼來看，yi 只有一個元素值為1，其他的都是0，所以 Softmax 的損失函數求和號去掉，就轉換為最開始的形式。

關于損失函數和損失函數的定義的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。