loss-functions पर टैग किए गए जवाब

मैंने दो प्रकार के लॉजिस्टिक लॉस फॉर्मूलेशन देखे हैं। हम आसानी से दिखा सकते हैं कि वे समान हैं, एकमात्र अंतर लेबल की परिभाषा है ।yyy गठन / संकेतन 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) जहां , जहां लॉजिस्टिक फ़ंक्शन वास्तविक संख्या से 0,1 अंतराल का मानचित्र बनाता है।p=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

लोगों का कहना है कि नरम मार्जिन एसवीएम काज हानि समारोह का उपयोग करते हैं: । हालांकि, वास्तविक उद्देश्य फ़ंक्शन जो नरम मार्जिन SVM को कम करने की कोशिश करता है, वह है \ frac {1} {2} \ | w \ | ^ 2 + C \ sum_i \ max …

23 svm  loss-functions 

यहां एक समान धागा है ( तंत्रिका नेटवर्क की लागत फ़ंक्शन गैर-उत्तल है? ) लेकिन मैं वहां के उत्तरों में बिंदुओं को समझने में सक्षम नहीं था और फिर से यह पूछने की मेरी वजह से कुछ मुद्दों को स्पष्ट करने की उम्मीद है: यदि मैं चुकता अंतर लागत फ़ंक्शन …

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

क्या R पैकेज यादृच्छिकता में गर्भपात की लागत को नियंत्रित करना संभव है ? मेरे अपने काम में गलत नकारात्मक (जैसे, गलती से गायब होना कि किसी व्यक्ति को कोई बीमारी हो सकती है) झूठे सकारात्मक से कहीं अधिक महंगा है। पैकेज रिपर उपयोगकर्ता को अलग-अलग तरीके से वजन घटाने …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

इस प्रश्न के पहले से ही यहाँ उत्तर हैं : लागत समारोह में बदलाव सकारात्मक कैसे हो सकता है? (1 उत्तर) जब मेरा तंत्रिका नेटवर्क नहीं सीखता है तो मुझे क्या करना चाहिए? (5 उत्तर) पिछले महीने बंद हुआ । मैं 4 प्रकार के अनुक्रमों को वर्गीकृत करने के लिए …

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

मापदंडों का आकलन करने के लिए सांख्यिकी का 'मौलिक' विचार अधिकतम संभावना है । मैं सोच रहा हूं कि मशीन लर्निंग में क्या विचार है। Qn 1. क्या यह कहना उचित होगा कि मापदंडों का आकलन करने के लिए मशीन सीखने में 'मौलिक' विचार है: 'नुकसान के कार्य' [नोट: यह …

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

मैं नुकसान के कार्य का उद्देश्य क्या है, इस पर समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं और मैं इसे समझ नहीं पा रहा हूं। इसलिए, जहां तक ​​मैं समझता हूं कि नुकसान समारोह कुछ प्रकार के मीट्रिक को शुरू करने के लिए है जिसके साथ हम एक गलत निर्णय …

19 machine-learning  loss-functions 

मैं एक समस्या डोमेन में काम करता हूं जहां लोग अक्सर ROC-AUC या AveP (औसत परिशुद्धता) की रिपोर्ट करते हैं। हालाँकि, मुझे हाल ही में ऐसे कागजात मिले हैं जो लॉग नुकसान की बजाय अनुकूलन करते हैं, जबकि अन्य लोग हिंग लॉस की रिपोर्ट करते हैं । जबकि मैं समझता …

18 loss-functions 

पहले एक फ्लैट के साथ, एमएल (अक्सरवादी - अधिकतम संभावना) और एमएपी (बायेसियन - अधिकतम पोस्टीरियर) अनुमानक मेल खाते हैं। अधिक सामान्यतः, हालांकि, मैं कुछ नुकसान फ़ंक्शन के ऑप्टिमाइज़र के रूप में व्युत्पन्न बिंदु आकलनकर्ताओं के बारे में बात कर रहा हूं। अर्थात (बायेसियन) एक्स (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Tensorflow में CIFAR-10 को वर्गीकृत करने के बारे में एक उदाहरण ट्यूटोरियल है । ट्यूटोरियल में बैच भर में औसत क्रॉस एन्ट्रापी नुकसान को कम किया जाता है। def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). …

17 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

मैं एक खिलौना डेटा सेट पर बाइनरी वर्गीकरण करने के लिए चुकता नुकसान का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं mtcarsट्रांसमिशन सेट की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा सेट, गैलन प्रति मील और वजन का उपयोग कर रहा हूं । नीचे दिए गए कथानक अलग-अलग रंगों में दो …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

मैं लॉग लॉस को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश कर रहा हूं और यह कैसे काम करता है, लेकिन एक चीज जो मुझे नहीं मिल सकती है वह यह है कि लॉग लॉस नंबर को किसी तरह के संदर्भ में डाल दिया जाए। यदि मेरे मॉडल में 0.5 का …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

मैं मशीन लर्निंग के कुछ आवश्यक विचारों पर एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं, और मैं सोच रहा था कि क्या नुकसान (चुकता, लॉग, काज, छद्म, आदि) की विभिन्न धारणाओं का एक व्यापक उपचार है। मैं हान्स फंक्शन सेमेंटिक्स पर जॉन लैंगफोर्ड की उत्कृष्ट पोस्ट की …

16 references  loss-functions 

मैं योलो वी 2 लॉस फंक्शन को समझने की कोशिश कर रहा हूं: λc o o r dΣमैं = ०एस2Σज = ०बी1ओ बी जेमैं जे[ ( एक्समैं- एक्स^मैं)2+ ( Yमैं- y^मैं)2]+ λc o o r dΣमैं = ०एस2Σज = ०बी1ओ बी जेमैं जे[ ( wमैं--√- w^मैं--√)2+ ( एचमैं--√- एच^मैं--√)2]+ ∑मैं …

16 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

काज हानि को का उपयोग करके परिभाषित किया जा सकता है और लॉग नुकसान को लॉग ( 1 + exp ( - y i w T x i ) के रूप में परिभाषित किया जा सकता है )अधिकतम ( 0 , 1 - yमैंwटीएक्समैं)अधिकतम(0,1-yमैंwटीएक्समैं)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)लॉग ( 1 + ऍक्स्प)- ( …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision