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=1∑n?(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=1∑n?(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=1∑n?(∣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^?∣<1∣y?y^?∣>=1???
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=1∑n?(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=1∑n?yi?logy^?i?
结尾
原始的Latax文件可以进群拿哦
如果觉得文章对你有用请点赞、关注 ->> 你的点赞对我太有用了
群内交流更多技术
130856474 <-- 在这里