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yolo3损失函数

它可以忽略真实值在某个上下范围内的误差,它的解以函数的最小化为特征,它可以确保对偶变量的稀疏性,确保全局最小解的存在和可靠泛化界的优化.形式分为两种,线性的和二次的.

在统计学,统计决策理论和经济学中,损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数.

AdaBoost 只能是指数损失, Boosting 框架可以使用其他损失函数.你这个问题有些. AdaBoost 及其变种都是指数损失,这是这个方法的根本.但 AdaBoost 不是唯一的 Boosting 方法,其他 Boosting 方法可以用其他的损失函数,对应其他算法,如 LogitBoost 等等.

Python由于其易用性以及丰富的函数库,已经成为数学、自然科学和统计学的首选编程语言.Scikit-learn通过在现有Python包上构建NumPy SciPy和matplotlib服务于数学和自然科学.

质量特性的波动(即产品性能相对设计目标值的偏离)是引起质量损失和质量问题的原因,田口博士建立了质量损失函数,以描述质量损失与质量波动之间的关系. 质量损失QL(Quality Loss)是质量特性y的函数.不同的产品和不同的质量特性对

假设数据满足高斯分布的情况下将y = wx+b 中的y和期望带入高斯分布函数,取对数化简后为 常数-(平方损失函数/方差),是近似平方损失的函数且方差随数据变化是个定值.固定X使得W为参数时的似然估计最优解得到的概率,等同于真实W下的概率.所以最大化似然函数值转换为最小化平方损失函数.所以线性回归实质是寻找一组最贴切的权值,也就是最大化似然函数值.平方损失函数,是最大化函数值的一个简便的式子.至于这个式子在非线性情况下是否成立我就不知道了.以上在Andrew Ng的课程中有教,我也是刚学如有错误请指证.

说到机器学习,初学者听到最多的就是 损失函数了吧 我对这个词也是一头雾水 好像今天一个定义明天又是一个定义 ,读了大量的文章和博客 终于有点起色 (感谢论坛各位大佬)这里用自己的简单语言大致说下什么是损失函数 如果一个地方看

y是机器学习的目标,我们用数学的方法构建了一个现实的模型f(x,w),用它来表示x与y之间的关系(当然这个关系的好坏,与模型的选择关系密切),F(x)=f(x,w)就是我们一般所说的目标函数.模型定好了,我们要做的是对w进行优化调准,使得f(x

损失函数是描述系统在不同参数(parameter)值之下的损失.要应用损失的函数,其损失必须是通过某种媒介可以衡量的.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.现

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