26种材料能量损失函数的计算研究

简单讲就是你预测错比预测对的损失要大,预测错得离谱比预测错得轻微的损失要大。

将不确定性f定义为log(1/p)=-log(p),其中p是概率。

该损失函数和上一个损失函数很像,唯一一点不同的就是:>该损失函数允许对负误差或者正误差加权来调整precision和recall一般的交叉损失函数为:t∗−log(sigmoid(y))+(1−t)∗−log(1−sigmoid(y))当我们乘上`pos_weight`之后的公式就变成:t∗−log(sigmoid(y))∗pos_weight+(1−t)∗−log(1−sigmoid(y))为了避免溢出,我们将公式变为:(1−t)∗y+l∗(log(1+exp(−abs(y)))+max(−y,0))其中,l表示:l=(1+(pos_weight−1)∗t)MeanSquareLoss这个损失函数就很常见了,`t`表示目标值,`y`表示预测值输出。

回忆合页损失函数,如果正确分类的分数是绝对值很大的附属,我们会得到很大的损失函数,最小值是0,最大值是无穷大。

下面主要讲一下正则方程。

回归损失**1.对于回归问题,我们期望****Square损失:**平方损失函数是光滑函数,能够使用梯度下降法优化。

所以一般来说,我们都会结合交叉熵损失或者其他分类损失一同进行优化。

绝对值损失函数通常用于回归中3)平方损失函数即真实值与预测值之差的平方和。

***投稿或交流学习,备注:**昵称-学校(公司)-方向**,进入DL&NLP交流群。

上述两种结果在许多商业场景中都是不可取的。

YOLOv5m(CIoU)深度学习网络对煤矸石的检测精度最高为0.949,煤炭的检测精度为0.897,平均准确率为。

回归常用损失函数2.1均方差损失(MSE)*均方差MeanSquaredError(MSE)损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数,也称为L2Loss。

为什么这么说呢?我们可以看看最小二乘法最后求出来的最值是什么。

补充一下:在libsvm中一共有4中核函数可以选择,对应的是-t参数分别是:0-线性核;1-多项式核;2-RBF核;3-sigmoid核。

与MSE损失函数相比,MAE损失函数对异常值更健壮。

**从上面可以看出,L1/L2各有优劣,设计一个通用的框架同时满足L1/L2损失的优点是研究重点,我见过的最夸张的是这样的。

我们可以计算这个概率分布的熵,我们得到**2.23bits的熵**,具体计算公式如下:

所以,平均来说,气象站发送了3个比特,但接收者只得到**2.23**个比特**有用**的信息。

它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。

现在我们可以用求导得到极大值点的方法来求其极大似然估计,首先将对数似然函数对!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BOeDhUdmNyYzFjRFhSWHM3YVpBdkxhSllhT294SjFxVGNWVVkyaWI3YzZzaGM5amFsanBpY2tjSWM0aWFVRzFNTGtuLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)进行求导,并令导数为0,得到!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BpYkphREt6b2dxNndmOU8wdlU5eUM4TGhVcVR3MHlaWVBYUkJsTnpEaWFUdEcwSUViZTBlaDFQQmNIcnRwS080QTIvNjQw?x-oss-process=image/format,png)消去分母,得:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BpYWppYnRPTFVyUXJFQXNYSU1YNDR2ODFHOHFCdmo2dWliWGZ5N1pJSENGYWN0UmxyWG9HbWlidDhETFdQUDhMbDlOVS82NDA?x-oss-process=image/format,png)所以:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BMOVZ0Nzl4dUMyZGdKbzhJd21TeFFXcUZzT1V2Qm5wV1k1dlN4enZuNjRVaDNxWGliV0RtbkRqTktWaWM3OE9KOXYvNjQw?x-oss-process=image/format,png)这就是伯努利分布下最大似然估计求出的概率!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BOeDhUdmNyYzFjRFhSWHM3YVpBdkxhSllhT294SjFxVGNWVVkyaWI3YzZzaGM5amFsanBpY2tjSWM0aWFVRzFNTGtuLzY0MA?x-oss-process=image/format,png。