常见的bwin网页注册版(loss function)

2022-08-08 00:00 评论 0 条

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在寻找最小值的过程中,我们最常用的方法是梯度下降法。

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**!(http://upload-images.jianshu.io/upload_images/10841783-0fbd61bb26390f25.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)初识境界到此基本就结束了,这一系列是为大家奠定扎实的深度学习基础,希望学习完后大家能有收获_。

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同样可以看看它的导数:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BhaGs3QmZoYndsemdHVXNYYVBrUFhEN2xTcWY4ODhvajFNdzR3WHI5dHZwUzMyRW5ncHBIWjY3TFE5YVFLeWUxLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)另外,!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BNVFBOZFQ5TUtaN1ppYWNLTXh3Zk51U2lhRFFUZUZjeWNaUXV1NWZpYXNTODJoZzNPSEhPYjd2NVdqUFlwZEludXg5LzY0MA?x-oss-process=image/format,png)所以有:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BxaE5sYXVTRzJrZFMxSWphOHo4THRPblNHWmpMQkI4T1JUVk1SZ2NVaWFwRWJuUGtJMTRNQkROaWJyTXNVVW5ZYmMvNjQw?x-oss-process=image/format,png)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BGWmVqazNOS1lYRm8xWnZLZUpDWURENjJ1eWNUSEVsb0FkbEltYWxhZk5DaERPQTRuZ2liZ3FzY2E4UUxKZXVrcS82NDA?x-oss-process=image/format,png)所以参数更新公式为:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1A1VVdWS1Btb2EzYlRraWJDNjFhalJJajZQeVJ4M1YzbU9DM2Nad1RTTGNHQXRtQjdRc1lYOElQT092Q3Y3aWI5dE0vNjQw?x-oss-process=image/format,png)可以看到参数更新公式中没有!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BRcGJGaHd1b2lhbXBmQUdLUkRmQzRqYzhONW1VeTR5Uk9oemNKckQyVFJNbjNQQUZ1dFgyVFZhdUZnWWx0OTNVMi82NDA?x-oss-process=image/format,png)这一项,权重的更新受!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BnREY4ZFpHZGljSU1kOGRpYVZ2Z3NrMWNycFV6aEVBcGxzc2lhaGhLSWViaWJ0ek9icldhQklYU09SVDRCM0Q5VFN4Ny82NDA?x-oss-process=image/format,png)影响,受到误差的影响,所以_当误差大的时候,权重更新快;当误差小的时候,权重更新慢_。

L1loss的最大问题是梯度在零点不平滑,导致会跳过极小值。

它比Hingeloss简单,因为不是max-marginboundary,所以模型的泛化能力没hingeloss强。

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