1.回归模型的损失函数
1）L2损失
缺点：噪声敏感
2）L1损失
缺点：不可导
3）Huber损失
2.分类模型的损失函数
1）0-1损失
2）交叉熵损失
3）指数损失
4）合页损失
注：2）~4）本质上都是对1）的近似
1.回归模型的损失函数
1）L2损失
缺点：噪声敏感
2）L1损失
缺点：不可导
3）Huber损失
2.分类模型的损失函数
1）0-1损失
2）交叉熵损失
3）指数损失
4）合页损失
注：2）~4）本质上都是对1）的近似
损失函数的作用 分类器常用的损失函数
一、分类算法中的损失函数 在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式：
图片分类里的Center Loss目标函数,损失函数,代价函数损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通...
分类问题 输出层使用激活函数 对应的损失函数 二分类 ...
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分类问题的损失函数 在分类问题中，我们常用的损失函数为交叉熵：H(p,q)=-\sum_xp(x)\log{q(x...
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本文标题：损失函数的分类
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