实际上，代价函数(cost function)和损失函数(loss function 亦称为 error function)是同义的。它们都是事先定义一个假设函数（hypothesis），通过训练集由算法找出一个最优拟合，即通过使的cost function值最小，从而估计出假设函数的未知变量。 例 ...
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2016-10-07 01:25:03
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solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forwa ...
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2016-10-05 17:18:28
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基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现，第一部分，准备工作。 ...
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2016-10-01 17:30:05
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一、损失函数和风险函数 损失函数（loss function）是度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测好坏。 期望风险是模型关于联合分布的期望损失，经验风险是模型关于训练样本集的平均损失。根据大数定理，当样本容量N趋于无穷大时，经验风险Remp趋于期望风险Rexp。当用经验风险去预测 ...
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2016-09-28 15:47:12
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Loss Function Loss function is used to measure the degree of fit. So for machine learning a few elements are: Among all linear methods y=f(θTx)y=f(θTx ...
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2016-09-23 21:38:31
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Solver就是用来使loss最小化的优化方法，loss是损失函数。损失函数最小的目标就是求解全局最小值。 假设有数据集(X1, X2, …, Xn)，对应的(y1, y2, …, yn)，其中每个Xi对应m个元素。loss函数定义为 其中，F(X)为模型。假设F(X)为线性函数： , x0 = 1... ...
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2016-09-21 21:28:41
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1 Square loss 2 Hinge loss 3 Logistic loss 4 Cross entropy loss Using the alternative label convention,so that, the cross entropy loss is defined as x... ...
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2016-09-13 19:16:37
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题目大概说给n个数，从中选出三个数求和，问能到的各个和分别有几种取法能够得到？ ...
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2016-09-02 23:09:10
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当训练好一个model之后，我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏。但是，对于分类问题，我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够，所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型。 下面就是一个用训练好的模型，来对测试集进行 ...
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2016-09-02 20:20:13
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Triple Time Limit: 12000/6000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 388 Accepted Submission(s): 148 Problem D ...
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2016-08-31 22:17:11
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