衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss: 误差的L1范数和L2范数
因为L1范数在误差接近0的时候不平滑,所以比较少用到这个范数
L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1左右,显然loss值主要由1000主宰。
衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss: 误差的L1范数和L2范数
因为L1范数在误差接近0的时候不平滑,所以比较少用到这个范数
L2范数的缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1,预测10次,有一次预测值为1000,其余次的预测值为1左右,显然loss值主要由1000主宰。
本文分析AE中的遮罩与蒙版的概念,并给出二者的区别、联系及基本应用实例操作。
L0 范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域
都在说加正则化项能防止过拟合,可是为什么它可以防止过拟合呢呢 说这个东西之前我们先讲一下什么是 L2 范数,以及什么是过拟合L2范数 &nb
基本原理在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理,这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定,BatchNorm2d()函数数学原理如下: &nb
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