SVM的損失函式
一. 這個還要注意，他的正則化和普通的迴歸差不多，都是不考慮進去那個常數項
svm的原理是依據邏輯迴歸來的，在他的基礎上進行可一些修改和提煉(自己感覺的，不一定準確)
神經網路的偏置b也有點類似的思想
二.在加入核函式的時候，上面的損失函式就變成下面的樣子
(這個文章是參考Andrew'Ng 的)
這個時候原來的x變成了f，還有正則化不是原來的了，而是加入而M(和核函式有關係)
相關推薦
svm 損失函式以及其梯度推導
一般而言，score_matrix=WX W是係數矩陣，X是data_matrix，這兒是學習cs231n的筆記，為了與其程式碼內w，x的含義保持一致， 以下統一使用XW來計算score_matrix。背景是用svm實現圖片分類，輸入引數如下： N 代表樣品個數，D 代表畫素個數，C代表
CS231n——機器學習演算法——線性分類（中：SVM及其損失函式）
損失函式 Loss function 在線性分類（上）筆記中，定義了從影象畫素值到所屬類別的評分函式（score function），該函式的引數是權重矩陣W。 在函式中，資料 (
深度學習基礎--loss與啟用函式--合頁損失函式、摺頁損失函式；Hinge Loss；Multiclass SVM Loss
合頁損失函式、摺頁損失函式；Hinge Loss；Multiclass SVM Loss Hinge Loss是一種目標函式（或者說損失函式）的名稱，有的時候又叫做max-margin objective。用於分類模型以尋找距離每個樣本的距離最大的決策邊界，即最大化樣本和邊界之間的邊
"兩步走方法"解析損失函式：mean square error，cross entropy，softmax，SVM
本文試圖將四類最基礎也最常用的損失函式進行統一歸納，以明白各自的區別，加深對他們的記憶和理解。 本文會從兩個步驟分析損失函式，第一個是從輸入到模型的輸出，第二個是從模型的輸出到損失函式的計算。 第一個步奏，從輸入到模型的輸出。我先解釋一下什麼是模型的輸出。比如當我們訓練好了一個迴歸模型，
手推SVM（三）-軟間隔和損失函式的推導
軟間隔的提出 對偶問題及其化簡 引數的求解 引數的調優 1.軟間隔的提出 上一篇文章（手推SVM（二）-核方法 ）我們用核方法來解決線性不可分問題，但如果即使對映到高維空間中，仍然有部分點不能完美的區分開呢？ 如圖，無論核函式怎麼選取，都不
機器學習基礎（四十二）—— 常用損失函式的設計（multiclass SVM loss & hinge loss）
損失函式，又叫代價函式（成本函式，cost function），是應用優化演算法解決問題的關鍵。 1. 0-1 損失函式 誤分類的概率為： P(Y≠f(X))=1−P(Y=f(X)) 我們不妨記 m≜fθ(x)⋅y（其中 y∈{−1,1}。對於二分類
【深度學習CV】SVM, Softmax損失函式
Deep learning在計算機視覺方面具有廣泛的應用，包括影象分類、目標識別、語義分隔、生成影象描述等各個方面。本系列部落格將分享自己在這些方面的學習和認識，如有問題，歡迎交流。 在使用卷積神經網路進行分類任務時，往往使用以下幾類損失函式： 平
多類SVM的損失函式
原文：Multi-class SVM Loss 作者： Adrian Rosebrock 翻譯： KK4SBB 責編：何永燦 from: http://geek.csdn.net/news/detail/101547 幾個星期之前，我們討論了線性分類和引數化學
SVM的損失函式
一. 這個還要注意，他的正則化和普通的迴歸差不多，都是不考慮進去那個常數項svm的原理是依據邏輯迴歸來的，在他的基礎上進行可一些修改和提煉(自己感覺的，不一定準確)是最開始的學的預測函式，裡面含有常數項，也就是後來單獨添加了一列全為1的數值，但是在正則化的時候，要把它先
SVM分類器中損失函式梯度求法及理解
一、損失函式的計算公式： s(j)表示該類別錯誤分類為其他類別的估計分數。s(y(i))表示該類別正確的估值分數。這是基礎的概念。 上式還可以進一步
yolo v2 損失函式原始碼解讀
前提說明： 1, 關於 yolo 和 yolo v2 的詳細解釋請移步至如下兩個連結，或者直接看論文（我自己有想寫 yolo 的教程，但思前想後下面兩個連結中的文章質量實在是太好了_(:з」∠)_） yo
tensflow自定義損失函式
三、自定義損失函式 標準的損失函式並不合適所有場景，有些實際的背景需要採用自己構造的損失函式，Tensorflow 也提供了豐富的基礎函式供自行構建。 例如下面的例子：當預測值（y_pred）比真實值（y_true）大時，使用 (y_pred-y_true)*loss_more 作為 loss，
Tensorflow 兩個交叉熵損失函式的區別
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits label：不含獨熱編碼，shape：[batch_size, ] logits：原始預測概率分佈向量，shape：[batch_size, num_classes] logits = np
神經網路的損失函式
損失函式可以分成兩大類：分類和迴歸。這裡我們對這兩類進行了細分和講解。 迴歸損失： L1loss（L1損失） L1損失，也稱平均絕對誤差（MAE），簡單說就是計算輸出值與真實值之間誤差的絕對值大小。這種度量方法在不考慮方向的情況下衡量誤差大小。和MSE的不同之處在於，MA
CS231n——機器學習演算法——線性分類（下：Softmax及其損失函式）
在前兩篇筆記中，基於線性分類上，線性分類中繼續記筆記。 1. Softmax分類器 SVM和Softmax分類器是最常用的兩個分類器，Softmax的損失函式與SVM的損失函式不同。對於學習過二元邏輯迴歸分類器的讀者來說，Softmax分類器就可以理解為邏輯迴歸分類器面對多個分類的一
【機器學習】一文讀懂機器學習常用損失函式
損失函式（loss function）是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函式越小，模型的魯棒性就越好。損失函式是經驗風險函式的核心部分，也是結構風險函式重要組成部分。模型的結構風險函式包括了經驗風險項和正則項，通常可以
損失函式的選擇
github部落格傳送門 csdn部落格傳送門 損失函式的迭取取決於輸入標籤資料的型別:如果輸入的是實數,無界的值,損失函式使用平方差;如果輸入的標籤是位向量(分類標誌)使用交叉熵會更合適 均值平方差(Mean Squared Error, MSE)也稱均方誤差 神經網路中:表達預測值與真實值之間的差異
最大似然損失和交叉熵損失函式的聯絡
在利用深度學習模型解決有監督問題時，比如分類、迴歸、去噪等，我們一般的思路如下： 資訊流forward propagation，直到輸出端； 定義損失函式L(x, y | theta)； 誤差訊號back propagation。採用數學理論中的“鏈式法則”，求L(x,
損失函式震盪不收斂可能原因：tf.train.shuffle_batch
在製作tfrecords資料集的時候，比如說將cifar資料轉換成tfrecords資料集，一般會用到tf.train.shuffle_batch函式，而損失函式震盪不收斂的原因就可能就是資料集製作出現問題。 Cifar-10資料集包含了airlane、automobile、bi
交叉熵損失函式及Tensorflow實現
一、交叉熵損失原理 一般情況下，在分類任務中，神經網路最後一個輸出層的節點個數與分類任務的標籤數相等。 假設最後的節點數為N，那麼對於每一個樣例，神經網路可以得到一個N維的陣列作為輸出結果，陣列中每一個維度會對應一個類別。在最理想的情況下，如果一個樣本屬於k，那麼這個類別所對應的第k個輸出節