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損失函數分類
時間 2020-12-24
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損失函數 機器學習模型關於單個樣本的預測值與真實值的差稱爲損失。損失越小,模型越好,如果預測值與真實值相等,就是沒有損失。 損失函數(Loss function)是用來估量模型的預測值 f(x) 與真實值 Y 的不一致程度,它是一個非負實值函數,通常用 L(Y,f(x)) 來表示。損失函數越小,模型的魯棒性就越好。 雖然損失函數可以讓我們看到模型的優劣,並且爲我們提供了優化的方向,但是我們必須知道
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