常用损失函数公式整理

发布时间:2024年01月22日

常用损失函数公式整理


基于距离度量的损失函数

  • MSE损失函数

    L o s s = 1 n ∑ i = 1 n ( y i ? y ^ i ) 2 Loss = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i} - \hat{y}_{i})^{2} Loss=n1?i=1n?(yi??y^?i?)2

  • L2损失函数

    L o s s = 1 n ∑ i = 1 n ( y i ? y ^ i ) 2 Loss = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i} - \hat{y}_{i})^2} Loss=n1?i=1n?(yi??y^?i?)2 ?

  • L1损失函数

    L o s s = 1 n ∑ i = 1 n ( ∣ y i ? y ^ i ∣ ) Loss = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(|y_{i} - \hat{y}_{i}|) Loss=n1?i=1n?(yi??y^?i?)

  • Smooth L1损失函数

L o s s = { 1 2 ( y ? y ^ ) 2 , ∣ y ? y ^ ∣ < 1 ∣ y ? y ^ ∣ ? 1 2 , ∣ y ? y ^ ∣ > = 1 \begin{equation} Loss = \begin{cases} \frac{1}{2}(y - \hat{y})^2, &|y - \hat{y}| < 1 \\ |y - \hat{y}| - \frac{1}{2}, &|y - \hat{y}| >= 1 \\ \end{cases}%\text是为了在数学公式中处理中文 \end{equation} Loss={21?(y?y^?)2,y?y^??21?,?y?y^?<1y?y^?>=1???

基于概率分布度量的损失函数

  • KL散度函数

L o s s = ∑ i = 1 n ( y i × log ? ( y i y i ^ ) ) Loss = \sum_{i=1}^{n}(y_{i} \times \log(\frac{y_{i}}{\hat{y_{i}}})) Loss=i=1n?(yi?×log(yi?^?yi??))

  • 交叉熵损失

    L o s s = ? ∑ i = 1 n y i log ? y ^ i Loss = -\sum_{i=1}^{n}y_{i}\log{\hat{y}_{i}} Loss=?i=1n?yi?logy^?i?

结尾

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文章来源:https://blog.csdn.net/Silver__Wolf/article/details/135743509
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