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本文主要总结一下常见的损失函数,包括:MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、Cross Entropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的Smooth L1损失函数。其中还会涉及到

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损失函数(Loss function) 是用来估量你模型的预测值 的不一致程度,它是一个 函数,通常用 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好 。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风

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我们希望我们预测的公式与实际值差值越小越好,所以就定义了一种衡量模型好坏的方式,即损失函数(用来表现预测与实际数据的差距程度)。于是乎我们就会想到这个方程的损

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选自Medium作者:Phúc Lê机器之心编译参与:张玺「本质上,GAN就是另一种损失函数。」Jeremy Howardf老师曾在生成对抗网络(GAN)课程中说过:

损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1.1 Loss Term Gold Standard (ideal case) Hinge (SVM, soft margin) Log (logistic regression, cross e