深度学习笔记_评分函数/损失函数
基本概念
- 评分函数Socres: 以输入x和权值Wi为自变量的一个函数,比如评价x属于某个分类的可能性的分值;
- 损失函数L:包含数据损失+规则化项损失;
- 数据损失中的每一项的损失Li: 如下所示的例子,求max(0, sj-syi+1)的和,即SVM损失。
- 为什么实用max这样的运算? 答:为了增加非线性,因为生活中很多问题都不是线性的。
- 计算图:
- 由来:直接求解损失函数L对于W权值的导数
,计算量较大,且更换一个损失函数式子,又需要重新推导,所以为了计算方便,人们提出了计算图和反向传播的计算方法。
- 表达形式:将输入输出作为变量,将运算作为节点依次正向画出计算过程的图,称之为计算图。
- 下图解释:如下所示,输入一个变量x, 一个权值W(相当于一层神经网络),经过*(乘法)运算得到评分函数s,再经过hinge loss(如SVM损失函数)计算得到“数据损失”,然后加上R(W),即“规则化项损失”,得到最终得损失L。
- 由来:直接求解损失函数L对于W权值的导数
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