JavaShuo
欄目
標籤
機器學習中的各種損失函數(Hinge loss,交叉熵,softmax)
時間 2021-01-02
原文
原文鏈接
機器學習中的各種損失函數 SVM multiclass loss(Hinge loss) 這是一個合頁函數,也叫Hinge function,loss 函數反映的是我們對於當前分類結果的不滿意程度。在這裏,多分類的SVM,我們的損失函數的含義是這樣的:對於當前的一組分數,對應於不同的類別,我們希望屬於真實類別的那個分數比其他的類別的分數要高,並且最好要高出一個margin,這樣纔是安全的。反映在這
>>阅读原文<<
相關文章
1.
損失函數總結以及python實現:hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)...
2.
機器學習中的損失函數 (着重比較:hinge loss vs softmax loss)
3.
交叉熵損失函數(cross entropy loss)+softmax分類器
4.
softmax交叉熵損失函數求導
5.
損失函數--交叉熵、softmax
6.
nerualnetworkanddeeplearning學習_交叉熵損失函數
7.
機器學習中的損失函數
8.
機器學習之SVM的損失函數(Hinge Loss)
9.
深度學習損失函數:交叉熵cross entropy與focal loss
10.
交叉熵損失函數
更多相關文章...
•
SQL 用於各種數據庫的數據類型
-
SQL 教程
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
•
漫談MySQL的鎖機制
相關標籤/搜索
機器學習
損失
hinge
softmax
機器學習中的數學
loss
數學函數
交叉學科
機器學習之數學
交叉
瀏覽器信息
網站主機教程
NoSQL教程
學習路線
註冊中心
服務器
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
損失函數總結以及python實現:hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)...
2.
機器學習中的損失函數 (着重比較:hinge loss vs softmax loss)
3.
交叉熵損失函數(cross entropy loss)+softmax分類器
4.
softmax交叉熵損失函數求導
5.
損失函數--交叉熵、softmax
6.
nerualnetworkanddeeplearning學習_交叉熵損失函數
7.
機器學習中的損失函數
8.
機器學習之SVM的損失函數(Hinge Loss)
9.
深度學習損失函數:交叉熵cross entropy與focal loss
10.
交叉熵損失函數
>>更多相關文章<<