分類損失和迴歸損失
分類損失 1、0-1 loss 2、Cross Entropy loss 3、Hinge Loss 4、Modifined Huber Loss 5、Softmax Loss 6、Exponential Loss 迴歸損失 1、均方誤差（MSE，又稱L2損失） 2、平均絕對誤差（MAE，又稱L1損失） 3、Huber Loss （平滑的絕對損失） 4、Log-cosh 5、分位數損失
相關文章
- 1. Rethinking分類&迴歸損失
- 2. 線性迴歸的損失函數與邏輯迴歸的損失函數
- 3. 常見迴歸和分類損失函數比較
- 4. 損失函數分類
- 5. 2.3 分類器及損失
- 6. 損失函數_分類
- 7. 邏輯迴歸損失函數3D圖
- 8. KL 損失的邊界框迴歸
- 9. 迴歸損失函數: L2 Loss
- 10. 2.3 logistic迴歸損失函數
- 更多相關文章...
- • IP地址的格式和分類 - TCP/IP教程
- • Kotlin 類和對象 - Kotlin 教程
- • 算法總結-回溯法
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Rethinking分類&迴歸損失
- 2. 線性迴歸的損失函數與邏輯迴歸的損失函數
- 3. 常見迴歸和分類損失函數比較
- 4. 損失函數分類
- 5. 2.3 分類器及損失
- 6. 損失函數_分類
- 7. 邏輯迴歸損失函數3D圖
- 8. KL 損失的邊界框迴歸
- 9. 迴歸損失函數: L2 Loss
- 10. 2.3 logistic迴歸損失函數