Вопросы с тегом «loss-functions»

Функция, используемая для количественной оценки разницы между наблюдаемыми данными и прогнозируемыми значениями в соответствии с моделью. Минимизация функций потерь - это способ оценки параметров модели.

1
Интуитивное объяснение логов
В нескольких соревнованиях по догонялкам оценка была основана на «логове». Это относится к ошибке классификации. Вот технический ответ, но я ищу интуитивный ответ. Мне очень понравились ответы на этот вопрос о расстоянии Махаланобиса, но PCA не логи. Я могу использовать значение, которое выдает мое классификационное программное обеспечение, но я его …

4
Обучение нейронной сети для регрессии всегда предсказывает среднее
Я тренирую простую сверточную нейронную сеть для регрессии, где задача состоит в том, чтобы предсказать (x, y) расположение блока на изображении, например: Выход сети имеет два узла, один для х, а другой для у. Остальная часть сети является стандартной сверточной нейронной сетью. Потеря представляет собой стандартную среднеквадратичную ошибку между прогнозируемым …



1
Что может быть примером, когда L2 является хорошей функцией потерь для вычисления апостериорных потерь?
Потери L2 вместе с потерями L0 и L1 являются тремя очень распространенными функциями потерь «по умолчанию», используемыми при суммировании апостериорного значения с минимальной апостериорной ожидаемой потерей. Возможно, одной из причин этого является то, что их относительно легко вычислить (по крайней мере, для 1d-распределений), L0 приводит к моде, L1 - к …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.