损失函数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了损失函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1 Square loss
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2 Hinge loss
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3 Logistic loss
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4 Cross entropy loss
   Using the alternative label convention技术分享,so that技术分享,
    the cross entropy loss is defined as
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  1. x = np.linspace(-3, 3, 1000)
  2. y_logit = np.log(1 + np.exp(-x)) / math.log(2)
  3. y_01 = x < 0
  4. y_hinge = 1 - x
  5. y_hinge[y_hinge < 0] = 0


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以上是关于损失函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习中的损失函数(附python代码)

sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数+代码实战(二元交叉熵损失 binary cross-entropy loss)

没有自定义损失函数的 OCR 代码

openpcdet之pointpillar代码阅读——第三篇:损失函数的计算

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