loss-functions पर टैग किए गए जवाब

एक फ़ंक्शन एक मॉडल के अनुसार मनाया डेटा और अनुमानित मूल्यों के बीच अंतर को निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है। नुकसान कार्यों का न्यूनतमकरण मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने का एक तरीका है।

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Logloss की सहज व्याख्या
कई कागल प्रतियोगिताओं में स्कोरिंग "लॉगलॉस" पर आधारित थी। यह वर्गीकरण त्रुटि से संबंधित है। यहाँ एक तकनीकी उत्तर है लेकिन मैं एक सहज उत्तर की तलाश में हूँ। मुझे वास्तव में महालनोबिस दूरी के बारे में इस सवाल का जवाब पसंद आया , लेकिन पीसीए लॉगलॉस नहीं है। मैं …

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प्रतिगमन के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण हमेशा माध्य की भविष्यवाणी करता है
मैं प्रतिगमन के लिए एक सरल दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण दे रहा हूं, जहां कार्य एक छवि में एक बॉक्स के (x, y) स्थान की भविष्यवाणी करना है: नेटवर्क के आउटपुट में दो नोड्स हैं, एक एक्स के लिए, और एक वाई के लिए। बाकी नेटवर्क एक मानक कनवसनल …

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क्या "लॉग लॉस" लॉगरिदमिक लॉस या लॉजिस्टिक लॉस को संदर्भित करता है?
मुझे पता है कि मैंने इसे दोनों तरीकों से देखा है, इसलिए दोनों के बीच अंतर है, और कौन सा आमतौर पर संदर्भित है?

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बेयस अनुमानकों के बीच तुलना
पहले दिए गए जहां साथ द्विघात हानि । आज्ञा देना संभावना। बेस अनुमानक ।L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi भारित द्विघात हानि पर विचार करें जहां पूर्व । आज्ञा देना संभावना हो। बेयस अनुमानक का पता लगाएं ।Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 की तुलना करें औरδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 पहले मैंने देखा कि , और मैंने यह …

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जब L2 एक खराब नुकसान की गणना करने के लिए एक अच्छा नुकसान कार्य है, तो इसका क्या उदाहरण होगा?
L2 हानि, L0 और L1 नुकसान के साथ, तीन एक बहुत ही सामान्य "डिफ़ॉल्ट" नुकसान फ़ंक्शन हैं, जिनका उपयोग न्यूनतम पश्च-हानि की हानि से एक पश्चगामी संक्षेप में किया जाता है। इसका एक कारण शायद यह है कि वे अपेक्षाकृत कम से कम (1 डी-वितरण के लिए) गणना करने के …
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