损失函数MSECross entropyHinge Loss-杂记

Posted 2022-06-13 一杯敬朝阳一杯敬月光

目录

1.均方误差损失函数（MSE）

2.交叉熵损失

2.1 二分类

2.2多分类

2.3 交叉熵损失 和 KL 散度

2.4交叉熵损失函数的梯度

3.Hinge Loss 

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损失函数是机器学习模型的关键部分：定义了衡量模型性能的目标，通过最小化损失函数来确定模型学习的权重参数的设置。有几种不同的常见损失函数可供选择：交叉熵损失、均方误差、huber loss和hinge loss等等。给定一个特定的模型，每个损失函数都有其特性，例如，（L2正则）hinge loss具有最大裕度（maximum-margin）特性，而与线性回归结合使用时的均方误差具有凸性保证。

1.均方误差损失函数（MSE）

最小二乘法中损失函数采用均方误差的原因 - 爱码网

MSE 计算模型的预测与真实标签的接近程度，常用作回归问题的损失函数。损失函数越小，表明预测值与真实值越贴近。

从概率统计的角度来看，其背后的最终支撑是：最小二乘估计假设误差是服从高斯分布的。

以线性回归为例，预测值表示如下：

，令预测值与真实值的误差表示为

通常误差满足均值为0的高斯分布，即正态分布，即给定条件下样本点 x 来预测回归值 y 的条件概率密度就是：

我们期待模型能够在全部样本上预测最准，即概率积最大，这个概率积就称为最大似然估计：

两边同时取ln，得到对数似然

这就是均方误差。

2.交叉熵损失

2.1 二分类

在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，可以理解为在线性回归的结果上套了一层sigmoid函数，将实数域的结果压缩到0-1之间，压缩后的结果可以理解为预测为正的概率，对于类别1 的概率是 p，则类别0的概率是1-p， 此时损失函数表示如下：

其中 表示样本的类别，正类为1，负类为0。p_i表示预测为正类的概率。

直观解释：

当即正例时，只有第一部分对损失函数产生贡献，从下图蓝色线可以看出预测概率p越接近1损失越小，越接近0损失越大；当即负例时，只有第二部分对损失函数产生贡献，从下图黄色线可以看出预测概率p越接近0损失越小，越接近1损失越大；这些是符合直觉的。

 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Picking Loss Functions - A comparison between MSE, Cross Entropy, and Hinge Loss – Rohan Varma – Software Engineer @ Facebook

概率解释：

将上面的两种情况合并：

最大似然：

cross entropy loss:

2.2多分类

softMax：

令多分类的标签是one-hot编码的，共有K个类别。

常用的cross entropy loss

内层求和，由于我们有多个类，我们需要对所有类求和。特别的，由于标签是one-hot编码，所以内层的求和只会有一处不为0，这不为0的数值是正确的类别对应的预测值（归一化后的概率）的对数。其值在[0,1]之间，越接近1取负的对数后越小，越接近0取负的对数之后越大。这种形式的交叉熵只关心正确类别上的预测值

另一种形式的交叉熵损失

内层求和项，两部分只会有一部分是有值的。第二部分是对非正确类别预测的概率值的损失，当时，即错误类别，我们会期待尽量大，也就是在这个类别上的预测值尽可能小。

2.3 交叉熵损失 和 KL 散度

KL散度与交叉熵区别与联系_nia_wish的博客-CSDN博客_kl散度和交叉熵的区别

熵是表示随机变量不确定性的度量

KL散度，又称相对熵，可用于度量两个概率分布之间的差异，KL散度不满足对称性，即。

对于连续事件，

对于离散事件，

若，即两个事件完全相同，则KL散度等于0。

  A 与 B 的对数差 在 A 上的期望值。

交叉熵 VS KL 散度，只考虑第一种情况的交叉熵，这边A表示真实分布，B表示预测分布，

熵

交叉熵

则：

若H(A)是一个常量，则KL散度和交叉熵是等价的。

交叉熵的性质：

• 与KL散度一样，交叉熵也不具备对称性
• 从名字上来看，cross（交叉）主要用于描述两个事件之间的相互关系，对自己求交叉熵等于熵。

2.4交叉熵损失函数的梯度

损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎

只考虑第一种情况的交叉熵损失函数，单个样本的交叉熵损失

，

(1)对求偏导

    令, 其他为0。则，则

     

(2)  对 求偏导

      a) c=k的时候

         

      b) 的时候 

         

 (3)对求偏导

       

最终的导数：

3.Hinge Loss 

https://cs231n.github.io/linear-classify/

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