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损失与损失函数L1、L2、MSE

2023-11-12

损失

是一个数值，表示对样本而言模型预测的准确程度。

如果模型的预测完全正确，则损失为零，反之损失会很大。

训练模型的目标是从所有的样本当中，找到一组损失较小的权重与偏差。其“损失较小”的考量取决于具体需要

 

损失函数

L1损失：

        基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值

 

L2 损失：

        平方损失

 

 MSE均方误差

标签是我们要预测的真实事物：一般是函数的y，或者是f(x)

特征是指用于描述数据的输入变量：xi 线性回归中的{x1,x2,…,xn}变量

样本是指数据的特定实例：x

 

eg 样本数据如下

x 1 2 3 4 5
y 2 5 4 6 9

假设学习到的模型为 y = 2x，则L2损失为

正确的y为 2、4、6、8、10

L1 = 0、1、2、2、1

L2 = (2-2)^2+(5-4)^2+(4-6)^2+(6-8)^2+(9-10)^2 = 10

MSE = L2 / 5 = 2

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