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
2 Hinge loss
3 Logistic loss
4 Cross entropy loss
Using the alternative label convention,so that,
the cross entropy loss is defined as
x = np.linspace(-3, 3, 1000)
y_logit = np.log(1 + np.exp(-x)) / math.log(2)
y_01 = x < 0
y_hinge = 1 - x
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
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)
openpcdet之pointpillar代码阅读——第三篇:损失函数的计算