机器学习损失函数的选择

文章阐述了关于机器学习损失函数的选择，以及损失函数原理的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、损失函数与鲁棒性
• 2、损失函数与数据有关吗
• 3、深度学习损失函数
• 4、[损失函数]——交叉熵
• 5、机器学习中的目标函数,损失函数,代价函数有什么区别

损失函数与鲁棒性

损失函数（Loss function）是用来估量模型的预测值 f（x） 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L（Y，f（x） 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

损失函数的值越小，说明模型预测值与真实值越接近，模型的鲁棒性就越好。在模型的训练阶段，每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数会计算出预测值和真实值之间的差异值，也就是损失值。

损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

绝对损失函数对异常点更鲁棒。但是，绝对损失函数在f=y处无法求导。 Huber损失 Huber损失函数在|f-y|较小时为平方损失，在|f-y|较大的时***用线性损失，处处可导，且对异常点鲁棒。

Y，f（x）他们的关系就是下图 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

加权损失函数的优点是非常明显的，它可以使机器学习更加灵活适应不同的环境，同时能有效控制模型训练过程中的误差。

损失函数与数据有关吗

1、意义：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。作用：损失函数在实践中最重要的运用，在于协助我们通过过程的改善而持续减少目标值的变异，并非仅仅追求符合逻辑。损失函数是描述系统在不同参数（parameter）值之下的损失。

2、损失函数是：将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。意义：损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度。

3、损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

4、那么上面的损失函数就会有问题：假设有一个数据集和一个权重集 W 能够正确地分类每个数据（即所有的边界都满足，对于所有的i都有 Li=0）。问题在于 W 并不唯一：可能有很多相似的W都能正确地分类所有的数据。

5、常见的损失函数有以下几种：0-1损失函数是最为简单的一种损失函数，多适用于分类问题中，如果预测值与目标值不相等，说明预测错误，输出值为1；如果预测值与目标值相同，说明预测正确，输出为0，言外之意没有损失。

深度学习损失函数

简单快捷代算。梯度下降法又称最速下降法，是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，在对损失函数最小化时经常使用。梯度下降法是一种迭代算法。

在机器学习和深度学习中，通常只有一个损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。这个损失函数会被优化器最小化，以使模型能够更好地拟合数据。然而，有些特殊情况下，也可以使用多个损失函数进行累加。

「ltop」和「loss」通常在机器学习和深度学习中用来表示模型的损失函数。损失函数是用来评估模型预测结果与真实结果之间的差异的函数，通常用于训练模型并调整模型参数。「ltop」表示模型中的输出层与目标层之间的损失函数。

虽然生成器使用鉴别器作为损失函数，但鉴别器模型与其他深度学习神经网络一样也会更新，这意味着生成器的损失函数是隐式的，并且在训练过程中可以不断学习。对于典型的机器学习模型而言，收敛性是所选损失函数在训练数据集上的最小限度。

triplet三重的意思。Triplet loss就是三重损失函数的意思。以前损失函数一般都是一个的，或者是两个的。这里是三个。

常见的Huber核函数。ceres中的核函数用来减小Outlier的影响，对应g2o中的edge-setRobustKernel（）。深度学习的核函数：一般定义是将原始表达转换到一个隐式特征空间去，该空间具有更好的特征可分性质。

[损失函数]——交叉熵

1、交叉熵损失函数公式：假设X是一个离散型随机变量，其取值***为X，概率分布函数为p（x）=Pr（X=x），x∈X。

2、和pytorch的内置函数计算结果相同。 另外，需要注意的是， 当使用交叉熵作为损失函数的时候，标签不能为onehot形式，只能是一维的向量 ，例如，当batch size是5时，这一个batch的标签只能时[0，1，4，2，6]这样的形式。

3、交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种方法，特别在机器学习和深度学习中，它常常被用作损失函数。衡量预测与实际差距：在分类任务中，交叉熵能够衡量模型预测的概率分布与真实的概率分布之间的差异。

4、交叉熵损失函数是平滑函数。交叉熵损失函数，也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。

5、离散情况 在离散情况下，交叉熵损失函数可以表示为：H（p，q）=-∑p（x）logq（x）其中，p（x）和q（x）都是离散的概率分布。在这种情况下，我们可以使用链式法则来求导交叉熵损失函数。

6、交叉熵损失函数的意义和作用如下：交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。

机器学习中的目标函数,损失函数,代价函数有什么区别

机器学习中的目标函数，损失函数，代价函数有什么区别有一些区别，对象里面的函数可以有返回值和没有返回值的，两种。

价值函数与目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数最大化或者最小化，而价值函数是最小化。预测函数中的参数决定了这个模型在对样本进行预测的真正结果。

损失函数与代价函数的主要区别就是一个是真实的理想，另一个是现实的缺憾。

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