在前几篇文章中，我们学习到如何在训练集上设置权重，并由此计算出损失，其中loss是有两部分组成，分别是数据损失项和正则化项目。我们最终想要得到损失函数关于权重矩阵w的梯度表达式，然后进行优化。我们采用梯度下降算法，进行迭代运算，计算梯度进行权重的更新，并一

我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。在本教程中

上篇博客我们说了感知器，这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节，自适应线性神经元由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出，对感知器算法进行了改进。当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的，都是使用

损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。当然有了—简单的说，这就是损失函数在机器学习中发挥作用的地方。但是可以看到大多数初学者和爱好者对如何使用损失函数们以及在哪里使用损失函数感

不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。损失函数有助于优化神经网络的参数。通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配，再经

神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的

数据科学家JeremyHoward在fast.ai的《生成对抗网络》课程中曾经讲过这样一句话：。作为损失函数的神经网络现在，我们希望设计一个猫和狗的分类器。我们使用损失函数表示误差。现在，存在很多种类型的损失函数，使用哪种损失函数则取决于手头上的任务。并且

当我们要使用神经网络来构建一个多分类模型时，我们一般都会采用 softmax 函数来作为最后的分类函数。softmax 函数对每一个分类结果都会分配一个概率，我们把比较高的那个概率对应的类别作为模型的输出。这就是为什么我们能从模型中推导出具体分类结果。为了

针对不同的目标使用不同的损失函数。在本文中，我将通过一组示例向您介绍一些常用的损失函数。本文是使用Keras和Tensorflow框架的设计。损失函数有助于优化神经网络的参数。损失由损失函数计算。顾名思义，这种损失是通过计算实际（目标）值和预测值之间的平方

损失函数将以两项作为输入：模型的输出值和标准答案的期望值。损失函数的输出称为损失，它是衡量我们的模型在预测结果方面做得有多好。较低的损耗值意味着我们的模型表现非常好。选择适当的损失函数对于训练精确模型至关重要。某些损失函数将具有某些特定的属性，并帮助您的模

本文作者将常用的损失函数分为了两大类：分类和回归。然后又分别对这两类进行了细分和讲解，其中回归中包含了一种不太常见的损失函数：平均偏差误差，可以用来确定模型中存在正偏差还是负偏差。选自towards data science，作者：Ravindra Par

数据科学家Jeremy Howard在fast.ai的《生成对抗网络》课程中曾经讲过这样一句话：。我们使用损失函数表示误差。并且，他们有一个共同的属性，即这些损失函数必须能够用精确的数学表达式来表示，如：。而在Alpha-GAN中，有3个损失函数，即输入数

刚刚，OpenAI 提出一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients，该方法演化学习智能体的损失函数，从而实现在新任务上的快速训练。测试时，使用 EPG 训练的智能体可在超出训练范畴的基础任务上取得成功，比如学习从训练时某物体的位

在上一讲中，我们提到，由于感知机不能解决“异或”问题，明斯基并无恶意却把“人工智能”打入“冷宫”二十载。而解决“异或”问题的关键在于，是否能解决非线性可分问题。简单来说，就是使用更加复杂的网络，也就说利用多层前馈网络。现在我们都知道，深度学习是一个包括很多

假设我们有一个卧室图像数据集和一个在这个数据集上训练的图像分类器CNN，它告诉我们给定的输入图像是否是卧室。每个像素可以有256个可能的值。所以存在无限大量的可能输入。这使得我们的分类器模型成为一个高维概率分布函数，它给出了来自这个大输入空间的给定输入作为

在高级机器学习应用程序中使用自定义损失函数定义自定义损失函数并集成到基本Tensorflow神经网络模型一个简单的知识蒸馏学习的例子介绍机器学习中预定义的损失函数，可为您尝试优化的问题提供合适的损失值。流行的机器学习包包括前端和后端，其中包括一组用于大多数

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。因此，不存在一种损失函数适用于处理所有类型的数据。损失函数大致可分为

介绍梯度提升技术在工业中得到广泛应用，并赢得了许多Kaggle 比赛。互联网已经对梯度提升有了很多很好的解释，但我们注意到缺乏关于自定义损失函数的信息：why,when and where。这篇文章是我们尝试总结自定义损失函数在许多实际问题中的重要性 -

机器通过损失函数学习。它是一种评估特定算法对给定数据建模的好坏的方法。如果预测偏离实际结果太多，损失函数就会给出一个非常大的数字。在一些优化函数的帮助下，损失函数逐渐学会减少预测中的误差。在本文中，我们将讨论一些损失函数及其在机器/深度学习领域中的应用。在

而现如今有许多不同的学习算法，它们每一个都有不同的特征和表现。神经网络中的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题，该损失函数一般是由训练误差和正则项组成。训练损失函数取决于神经网络中的自适应参数。如上图所示，点 w* 是训练损失函数的极小值点。损失函数的一