1损失函数和代价函数的区别: 损失函数(Loss function):指单个训练样本进行预测的结果与实际结果的误差. 代价函数(Cost function):整个训练集,所有样本误差总和(所有损失函数总和)的平均值.(这一步体现在propagate()函数中的第32行)

实际上,代价函数(cost function)和损失函数(loss function 亦称为 error function)是同义的.它们都是事先定义一个假设函数(hypothesis),通过训练集由算法找出一个最优拟合,即通过使的cost function值最小(如通过梯度下降),从而估计出假设函数的未知变量. 例如: 可以看做一个假设函数,而与之对应的loss function如下: 通过使E(w)值最小,来估计出相应的w值,从而确定出假设函数(目标函数),实现最优拟合. 硬要说区别的话,l

@tags: caffe 机器学习 在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它 一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 另一个是它的cost function,也就是你用一个函数E,来表示样本总体的误差. 而有时候还会出现loss function,感觉会和cost function混淆. 上quora看了下,有个同名问题,回答的人不多,upvote更少..回答者里面

Back-propagation in a nerual network with a Softmax classifier, which uses the Softmax function: \[\hat y_i=\frac{\exp(o_i)}{\sum_j \exp(o_j)}\] This is used in a loss function of the form: \[\mathcal{L}=-\sum_j{y_j\log \hat y_j}\] where \(o\) is a v

最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,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,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子

通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成.发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf (题名“Loss functions; a unifying view”).   一.损失项 对回归问题,常用的有:平方损失(for linear regression),绝对值损失: 对分类问题,常用的有

什么是loss?   loss: loss是我们用来对模型满意程度的指标.loss设计的原则是:模型越好loss越低,模型越差loss越高,但也有过拟合的情况.   loss function: 在分类问题中,输入样本经过含权重矩阵θ的模型后会得出关于各个类别的分值,如何通过分值与样本的标签来得到我们对模型的满意程度就是Loss function的主要工作了.训练过程中通过调整参数矩阵θ来降低loss,使用模型更优.多分类问题中常用Softmax分类器与多类SVM分类器. Softmax分类器

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 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 en

本篇文章主要是对jQuery(function(){})与(function(){})(jQuery)之间的区别进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助 Jquery是优秀的Javascrīpt框架.我们现在来讨论下在 Jquery 中两个页面载入后执行的函数. $(document).ready(function(){  // 在这里写你的代码...});在DOM加载完成时运行的代码 可以简写成 jQuery(function(){ }); (function($) {})(j

请问下(function($){}) 和$(function(){}) 和$(function($){}) 有什么区别 谢谢 一.先看 jQuery(function(){ }); 全写为 jQuery(document).ready(function(){ }); 意义为在DOM加载完毕后执行了ready()方法. 二.再看 (function(){ })(jQuery): 其实际上是执行()(para)匿名方法,只不过是传递了jQuery对象. 三.总结 jQuery(function(){

penalty term 和 loss function 看起来很相似,但其实二者完全不同. 惩罚因子: penalty term的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题. 比如我们要优化: min f(x) = $x^2 - 10x$  x 受限于 g(x) = x -3 <= 0 我们可以利用惩罚因子,将上述问题转化为非受限约束问题,也就是拿掉g(x)的限制. 函数变为: min P(x,s,r) = $x^2 - 10x + sr\phi(x - 3)$ 其中s = +1 或-1, r

Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要:跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题,特别是摄像机之间没有重叠的观测区域.本文中我们提出一种 多通道 基于part 的卷积神经网络模型,并且结合 改善的三元组损失函数 来进行最终的行人再识别.具体来说,所提出的 CNN 是由多个channel构成的,可以联合的学习 global

前面一段时间,看到(function(){}),(function(){}())这些函数就犯晕,不知道它到底是什么意思,为什么函数外要加小括号,函数后要加小括号,加和不加到底有什么区别……一直犯迷糊,看了汤姆大叔的<深入理解JavaScript系列(4):立即调用的函数表达式>后才明白它们到底是什么东西,终于将困扰我已久的东西给干掉了. 在这里,我先介绍一下函数引用和函数调用的差别.函数声明表现形式和函数表达式的表现形式. 一.函数引用和函数调用的差别 函数引用和调用的差别与函数名称后是否有小

js立即执行函数: (function ( ){})( ) 与 (function ( ){}( )) 有什么区别? 转自:http://www.jb51.net/article/75089.htm 这篇文章主要介绍了js立即执行函数: (function ( ){})( ) 与 (function ( ){}( )) 有什么区别,需要的朋友可以参考下   没有区别. 你需要明白 IIFE 的原理,我简单说一下: 复制代码 代码如下: function foo() {...}     // 这是

[machine learning] Loss Function view 有关Loss Function(LF),只想说,终于写了 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机

Loss function = Loss term(误差项) + Regularization term(正则项),上次写的是误差项,这次正则项. 正则项的解释没那么直观,需要知道不适定问题,在经典的数学物理中,人们只研究适定问题.适定问题是指满足下列三个要求的问题:①解是存在的(存在性):②解是惟一的(唯一性):③解连续依赖于初边值条件(稳定性).这三个要求中,只要有一个不满足,则称之为不适定问题.特别,如果条件③不满足,那么就称为阿达马意义下的不适定问题.一般地说不适定问题,常常是指阿达马意

Loss function = Loss term(误差项) + Regularization term(正则项),我们先来研究误差项:首先,所谓误差项,当然是误差的越少越好,由于不存在负误差,所以为0是极限,而误差得越多当然也越不好 1. Gold function,理想中的效果 正样本,损失为0:为负样本,损失为1 2. Hinge function,应用于SVM 线性划分,f = max(0, 1 - m(x)) m(x) > 0,正样本,正得越厉害,损失越少:m(x) < 0,负样本,

感谢原文作者!原文地址:http://eletva.com/tower/?p=186 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机器学习等领域,虽外表形式不一,但其本质作用应是唯

对于新手来说(本人也是新手-_-!),好像var foo = function () {} 和 function foo(){}并没有什么区别,意识里可能就认为就是两种不同的写法而已.但是,通过网上查询资料才知道 事实上是有区别的: 1.var foo = function () {} 这种方式是声明了个变量,而这个变量是个方法,变量在js中是可以改变的. 2.function foo() {} 这种方式是声明了个方法,foo这个名字无法改变 例: function b(){ document.

Derivative of Softmax Loss Function A softmax classifier: \[ p_j = \frac{\exp{o_j}}{\sum_{k}\exp{o_k}} \] It has been used in a loss function of the form \[ L = - \sum_{j} y_j \log p_j \] where o is a vector. We need the derivative of \(L\) with resp