經典損失函式——均方誤差(MSE)
與分類問題不同,迴歸問題解決的是對具體數值的預測,eg:房價預測,銷量預測,流量預測等
均方誤差的定義:均方誤差
#y代表輸出答案,y_代表標準答案
mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))
但在實際問題中往往均方誤差並不能很好的表達問題,比如預測銷量,賣衣服,貨物成本一件100元,商品利潤一件20。那此時多預測一個虧100,少預測一個少掙20。所以這裡面有一個權重在裡面,根據具體問題去定義偏向多進貨還是偏向少進貨。這時候往往需要根據實際問題在MSE的基礎上自定義損失函式。
相關推薦
經典損失函式——均方誤差(MSE)
與分類問題不同,迴歸問題解決的是對具體數值的預測,eg:房價預測,銷量預測,流量預測等均方誤差的定義:均方誤差#y代表輸出答案,y_代表標準答案 mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))但在實際問題中往往均方誤差並不能很好的表達問題,比如預測銷量
均方誤差(MSE)
http://blog.csdn.net/Eric2016_Lv/article/details/52819926?locationNum=3&fps=1 均方誤差單獨扽概念是很簡單的,這裡只做介紹,更深一步的內容會在後面列出來。 數理統計中均方誤差是
均方誤差(MSE)和均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)
MSE: Mean Squared Error 均方誤差是指引數估計值與引數真值之差平方的期望值; MSE可以評價資料的變化程度,MSE的值越小,說明預測模型描述實驗資料具有更好的精確
神經網路經典損失函式-交叉熵和均方誤差
在神經網路中,如何判斷一個輸出向量和期望的向量有多接近呢?交叉熵(cross entropy)是常用的方法之一,刻畫了兩個概率分佈之間的距離,是分類問題中使用較多的一種損失函式。 給定兩個概率分佈p和q,通過q來表示p的交叉熵為: 如何將神經網路前向傳播
《TensorFlow實戰Google深度學習框架》——4.2.1 經典損失函式(交叉熵、均方差)
目錄 1、交叉熵 1、交叉熵 交叉熵是分類問題中使用比較廣的一種損失函式,刻畫了兩個概率分佈之間的距離。 給定兩個概率分佈p和q,通過q來表示p的交叉熵為: 交叉熵刻畫的是兩個概率分佈之間的距離,然而神經網路的輸出卻不一定是一個概率分佈。Softmax迴歸就
為何邏輯回歸的損失函式是用交叉熵而非均方誤差?
為何邏輯回歸的損失函式是用交叉熵而非均方誤差? 前言 邏輯回歸的損失函式推導 使用均方誤差,會出現多個區域性最小值? 圖形 CrossEntropyCost MeanSquareCost 其它例
機器學習經典損失函式之交叉熵和均方差
技術交流qq群: 659201069損失函式是用來評估預測模型效果的,即model的預測值與實真實值的差距。不用的機器學習模型有不同的損失函式來評估。本篇博文主要講用於分類問題的交叉熵和迴歸問題的均方差。先來說下分類和迴歸的區別。機器學習或深度學習領域常見的就是分類和迴歸,通
mse函式(均方誤差函式)
MSE和RMSE都是網路的效能函式。MSE是(神經)網路的均方誤差,叫"Mean Square Error"。比如有n對輸入輸出資料,每對為[Pi,Ti],i=1,2,...,n.網路通過訓練後有網路輸出,記為Yi。那MSE=(求和(Ti-Yi)^2(i=1,2,..n))/n,即每一組數的誤差平方和再除以
【代價函式】MSE:均方誤差(L2 loss)
MSE均方誤差(L2 loss) 1.程式碼展示MAE和MSE圖片特性 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.Session() x_val = tf.li
交叉熵損失函式和均方誤差損失函式
交叉熵 分類問題中,預測結果是(或可以轉化成)輸入樣本屬於n個不同分類的對應概率。比如對於一個4分類問題,期望輸出應該為 g0=[0,1,0,0] ,實際輸出為 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ,計算g1與g0之間的差異所使用的方法,就是損失函式,分類問題中常用損
均方誤差和交叉熵損失函數比較
誤差 針對 很多 部分 spa ror 反向傳播 激活 能夠 一.前言 在做神經網絡的訓練學習過程中,一開始,經常是喜歡用二次代價函數來做損失函數,因為比較通俗易懂,後面在大部分的項目實踐中卻很少用到二次代價函數作為損失函數,而是用交叉熵作為損失函數。為什麽?一直在
均方誤差(MSE)根均方誤差(RMSE)平均絕對誤差(MAE)
MSE:Mean Squared Error. 均方誤差是指引數的估計值與引數的真實值之差的平方的期望. MSE可以評價資料的變化程度,MSE越小,說明模型的擬合實驗資料能力強. MSE=1
均方誤差(MSE)
均方誤差(Mean Squared Error, MSE) 在相同測量條件下進行的測量稱為等精度測量,例如在同樣的條件下,用同一個遊標卡尺測量銅棒的直徑若干次,這就是等精度測量。對於等精度測量來說,還有一種更好的表示誤差的方法,就是標準誤差。 標準誤差定義為各測量值誤
直觀理解為什麼分類問題用交叉熵損失而不用均方誤差損失?
目錄 交叉熵損失與均方誤差損失 損失函式角度 softmax反向傳播角度 參考 部落格:blog.shinelee.me | 部落格園 | CSDN 交叉熵損失與均方誤差損失 常
Minimum Mean Squared Error (MMSE)最小均方誤差
square 估計 div 表示 函數 誤差 chat 求和 最大 均方誤差(Mean Squared Error, MSE)是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法。可以評價數據的變化程度。均方根誤差是均方誤差的算術平方根。 最小二乘(LS)問題是這樣一類優化問題,目標函
均方誤差、平方差、方差、均方差、協方差(轉)
相差 均方差 nbsp 無法 bsp 技術 方法 簡便 但是 一,均方誤差 作為機器學習中常常用於損失函數的方法,均方誤差頻繁的出現在機器學習的各種算法中,但是由於是舶來品,又和其他的幾個概念特別像,所以常常在跟他人描述的時候說成其他方法的名字。 均方誤差的數學表達為:
影象的:均方根誤差MSE、峰值信噪比PSNR、平均絕對誤差MAE、結構相似性SSIM
clc; close all; X = imread('1.jpg'); X=rgb2gray(X); Y=X; Y = imnoise(Y, 'salt & pepper');%新增椒鹽噪聲,也可以改成其他噪聲 A=fspecial('average',3); %
迴歸評價指標:均方誤差根(RMSE)和R平方(R2)
做迴歸分析,常用的誤差主要有均方誤差根(RMSE)和R-平方(R2)。 RMSE是預測值與真實值的誤差平方根的均值。這種度量方法很流行(Netflix機器學習比賽的評價方法),是一種定量的權衡方法。 ””’ 均方誤差根 ”’ def rmse(y_te
方差、標準差、均方差、均方誤差區別總結
參考了http://blog.csdn.net/Leyvi_Hsing/article/details/54022612 一、百度百科上方差是這樣定義的:(variance)是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學
自適應濾波:最小均方誤差濾波器(LMS、NLMS)
作者:桂。 時間:2017-04-02 08:08:31 宣告:歡迎被轉載,不過記得註明出處哦~ 【讀書筆記08】 前言 西蒙.赫金的《自適應濾波器原理》第四版第五、六章:最小均方自適應濾波器(LMS,Least Mean Square)以及歸一化最小均方自適應濾波器(NLMS,