几种罕见的丢失因变量或价格因变量

几种罕见的丢失因变量或价格因变量

丢失因变量(loss function)或价格因变量(cost function)是将随机事变或其相关随机变量的取值映照为非负实数以表白该随机事变的“危害”或“丢失”的因变量。在运用中,丢失因变量常常动作进修规则与优化题目相接洽,即经过最小化丢失因变量求解和评价模子。比方在统计学和呆板进修中被用来模子的参数估量(parametric estimation),在直观财经学中被用来危害处置(risk mangement)和计划 ,在遏制表面中被运用于最优遏制表面(optimal control theory)  。 Pytorch十九种丢失因变量的运用详解 丢失因变量经过torch.nn包实行, 1 基础用法 1 2 criterion = LossCriterion() #结构因变量有本人的参数 loss = criterion(x, y) #挪用标及时也有参数 2 丢失因变量 2-1 L1范数丢失 L1Loss 计划 output 和 target 之差的一致值。 1 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不运用约简;mean:归来loss和的平衡值; sum:归来loss的和。默许:mean。 2-2 均方缺点丢失 MSELoss 计划 output 和...