网站首页 mse损失函数 第2页
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深度学习:我应该使用哪些损失函数和激活函数?
本文的目的是提供指导，根据业务目标，应在神经网络中使用最终层激活函数和损失函数的组合。本文假设读者具有激活函数的知识。回归：预测数值例如，预测产品的价格神经网络的最后一层将有一个神经元，它返回的值是一个连续的数值。为了理解预测的准确性，将其...
2024-10-12 btikc 技术文章 20 ℃ 0 评论 -
为什么分类问题不使用均方误差作为代价函数
导读在神经网络中，回归问题通常都是使用均方误差(meansquareerro)MSE作为代价函数，而在分类问题中通常都是选择最大似然函数或softmax作为代价函数，最大似然函数用于二分类，softmax用于多分类，softmax是最大...
2024-10-12 btikc 技术文章 51 ℃ 0 评论 -
AIGC 大语言模型轻松学 038:损失函数，让你的AI更懂“追求完美”
关注我，带你领略更多AI前沿科技的魅力，探索未来世界的无限可能！在这个AI遍地开花的时代，你是否好奇过，那些看似拥有“超能力”的机器学习模型，是如何一步步修炼成“预测大师”的？今天，就让我们一起揭开机器学习训练过程中那位隐形的“金牌教练...
2024-10-12 btikc 技术文章 46 ℃ 0 评论 -
大白话5分钟带你走进人工智能-第四节推导mse损失函数(2)
第四节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）（2）上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义，了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大，同时损失函数（最小二乘）最小，留下了一个问题，就是这两个因素或者目的矛盾吗？今天...
2024-10-12 btikc 技术文章 28 ℃ 0 评论 -
平均绝对误差——L1损失函数 平均绝对误差用什么表示
平均绝对误差（MAE）也是一种常用的回归损失函数，它是目标值与预测值之差绝对值得和，表示了预测值的平均误差幅度，而不需要考虑误差的方向（注：平均偏差误差MBE则是考虑的方向的误差，是残差的和），其公式如下所示：平均绝对误差和均方误差（L1&...
2024-10-12 btikc 技术文章 23 ℃ 0 评论 -
PyTorch常用损失函数 pytorch的loss函数
损失函数基本概念损失函数是用来评估模型预测值与真实值的不一致程度，它是一个值为非负实数的函数。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好，就表示算法越接近意义上的最优。我们训练模型的过程，就是通过不断的迭代计算，使用梯度下降等优化算法不断调整参数，使...
2024-10-12 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
北大博士生提出CAE，下游任务泛化能力优于何恺明MAE
杨净发自凹非寺量子位|公众号QbitAI上回说道，何恺明时隔两年发一作论文，提出了一种视觉自监督学习新范式——...
2024-10-12 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论 -
从理论到实践分析分类问题中为什么不使用均方误差损失函数
导读在神经网络中，回归问题通常都是使用均方误差(meansquareerro)MSE作为代价函数，而在分类问题中通常都是选择最大似然函数或softmax作为代价函数，最大似然函数用于二分类，softmax用于多分类，softmax是最大...
2024-10-12 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
均方误差(MSE) 均方误差MSE公式推导
均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示：下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。...
2024-10-12 btikc 技术文章 40 ℃ 0 评论 -
为什么回归问题用 MSE? 回归模型为什么叫回归
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2024-10-12 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论
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