Câu hỏi được gắn thẻ «loss-functions»

Tôi đã thấy hai loại công thức mất logistic. Chúng ta có thể dễ dàng cho thấy chúng giống hệt nhau, sự khác biệt duy nhất là định nghĩa của nhãn yyy . Xây dựng / ký hiệu 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) trong đó , trong đó …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

tối đa ( 0 , 1 - ytôi( w⊺xtôi+ b ) )tối đa(0,1-ytôi(w⊺xtôi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b))12∥ w ∥2+ CΣtôitối đa ( 0 , 1 - ytôi( w⊺xtôi+ b ) )12‖w‖2+CΣtôitối đa(0,1-ytôi(w⊺xtôi+b)) \frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_i\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) ∥ w ∥2‖w‖2\|w\|^2tối đa ( 0,1 - ytôi( w⊺xtôi+ b ) )tối đa(0,1-ytôi(w⊺xtôi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) Tuy nhiên, đối với SVM …

23 svm  loss-functions 

Có một chủ đề tương tự ở đây ( Hàm chi phí của mạng nơ ron không phải là lồi? ) Nhưng tôi không thể hiểu các điểm trong câu trả lời ở đó và lý do của tôi để hỏi lại hy vọng điều này sẽ làm rõ một …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

Có thể kiểm soát chi phí phân loại sai trong gói R RandomForest không? Trong công việc của tôi, âm tính giả (ví dụ, thiếu lỗi do một người có thể mắc bệnh) tốn kém hơn nhiều so với dương tính giả. Gói rpart cho phép người dùng kiểm soát …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây : Làm thế nào có thể thay đổi trong chức năng chi phí là tích cực? (1 câu trả lời) Tôi nên làm gì khi mạng lưới thần kinh của tôi không học? (5 câu trả lời) Đóng cửa tháng …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Ý tưởng 'cơ bản' về thống kê để ước tính các tham số là khả năng tối đa . Tôi đang tự hỏi ý tưởng tương ứng trong học máy là gì. Qn 1. Sẽ công bằng khi nói rằng ý tưởng 'cơ bản' trong học máy để ước tính …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

Tôi làm việc trong một lĩnh vực có vấn đề nơi mọi người thường báo cáo ROC-AUC hoặc AveP (độ chính xác trung bình). Tuy nhiên, gần đây tôi đã tìm thấy các bài báo tối ưu hóa Mất Log thay vào đó, trong khi những người khác báo cáo …

18 loss-functions 

Tôi đang cố gắng nắm bắt mục đích của chức năng mất là gì và tôi không thể hiểu được nó. Vì vậy, theo như tôi hiểu thì hàm mất mát là để giới thiệu một số loại số liệu mà chúng ta có thể đo lường "chi phí" của …

18 machine-learning  loss-functions 

Với một căn hộ trước, các công cụ ước tính ML (thường xuyên - khả năng tối đa) và MAP (Bayesian - tối đa một posteriori) trùng khớp. Tuy nhiên, nhìn chung hơn, tôi đang nói về các công cụ ước tính điểm được coi là tối ưu hóa của …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Tôi đang cố gắng để hiểu rõ hơn về mất log và cách thức hoạt động nhưng có một điều tôi dường như không thể tìm thấy là đưa số mất log vào một số ngữ cảnh. Nếu mô hình của tôi bị mất log 0,5, điều đó có tốt …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

Tôi đang cố gắng sử dụng tổn thất bình phương để phân loại nhị phân trên tập dữ liệu đồ chơi. Tôi đang sử dụng mtcarstập dữ liệu, sử dụng dặm trên mỗi gallon và trọng lượng để dự đoán loại truyền. Biểu đồ bên dưới hiển thị hai loại …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Tôi đang cố gắng để có được một viễn cảnh toàn cầu về một số ý tưởng thiết yếu trong học máy, và tôi đã tự hỏi liệu có một cách xử lý toàn diện các khái niệm khác nhau về mất mát (bình phương, log, bản lề, proxy, v.v.). …

16 references  loss-functions 

Tôi đang cố gắng để hiểu chức năng mất Yolo v2: λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(wi−−√−w^i−−√)2+(hi−−√−h^i−−√)2]+∑i=0S2∑j=0B1objij(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1noobjij(Ci−C^i)2+∑i=0S21obji∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(wi−w^i)2+(hi−h^i)2]+∑i=0S2∑j=0B1ijobj(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1ijnoobj(Ci−C^i)2+∑i=0S21iobj∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2\begin{align} &\lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(x_i-\hat{x}_i)^2 + (y_i-\hat{y}_i)^2 ] \\&+ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w}_i})^2 +(\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h}_i})^2 ]\\ &+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}(C_i - \hat{C}_i)^2 + \lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{noobj}(C_i - \hat{C}_i)^2 \\ &+ \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_{i}^{obj}\sum_{c \in classes}(p_i(c) - \hat{p}_i(c))^2 \\ \end{align} Nếu bất kỳ người nào có …

15 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

Mất bản lề có thể được xác định bằng và mất bản ghi có thể được định nghĩa làtối đa ( 0 , 1 - yTôiwTxTôi)tối đa(0,1-yTôiwTxTôi)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)đăng nhập ( 1 + điểm kinh nghiệm( - yTôiwTxTôi) )đăng nhập(1+điểm kinh nghiệm⁡(-yTôiwTxTôi))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Tôi có những câu hỏi sau: Có …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision 

Tôi biết phương tiện k thường được tối ưu hóa bằng cách sử dụng Tối đa hóa kỳ vọng . Tuy nhiên, chúng tôi có thể tối ưu hóa chức năng mất của nó giống như cách chúng tôi tối ưu hóa bất kỳ chức năng nào khác! Tôi đã …

14 optimization  k-means  expectation-maximization  loss-functions