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 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-28 15:47:12
阅读次数：
106
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 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-23 21:38:31
阅读次数：
132
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... ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-21 21:28:41
阅读次数：
936
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... ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-13 19:16:37
阅读次数：
172
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-09-02 20:20:13
阅读次数：
6208
转自：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如 果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe- ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-30 16:01:25
阅读次数：
396
Train a reformed AlexNet，keep conv layer input size，transform fc layers to conv which kernel size is 1*1.But loss is shocking and Net cannot converge. ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-22 18:24:24
阅读次数：
958
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-17 21:06:22
阅读次数：
302
1: 神经网络中，我们通过最小化神经网络来训练网络，所以在训练时最后一层是损失函数层（LOSS）， 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣，因此最后一层是准确率层（ACCURACY）。 但是当我们真正要使用训练好的数据时，我们需要的是网络给我们输入结果，对于分类问题，我们需要获得分类结果，如下右图 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-17 13:40:09
阅读次数：
543
快速修复DBCC CHECKDB ('数据库名', REPAIR_FAST) 重建索引并修复DBCC CHECKDB ('数据库名', REPAIR_REBUILD)如果必要允许丢失数据修复DBCC CHECKDB ('数据库名'', REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS) 如果出现错误：未 ...
分类：
数据库 时间：
2016-08-15 20:42:12
阅读次数：
249
