损失函数曲线,损失分布图

损失函数曲线,损失分布图

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接下来，还引入对数函数来最大化概率，反之，只要将其负数最小化即可。 那么我们可以定义对应的损失函数为：此时，我们以横坐标为横坐标，就可以画出Loss的曲线，如下图：其实上面已经介绍了#2。例如，列出train_recon_loss,Discriminator_loss，然后将列表名称替换为train_recon_loss,Discriminator，用plot来绘制曲线#3。最后，将绘制的图片另存为图片，并且路径是定制的。

损失函数曲线是指模型学习过程中损失函数值随着学习次数的增加而变化的曲线。 我们可以通过观察这条曲线来判断模型的学习效果以及是否存在过拟合或欠拟合，因为它记录了当前epoch的平均损失。

ˋ▽ˊ 损失函数也称为目标函数，是衡量预测值与实际值相似度的指标。 我们希望预测值尽可能接近真实值，所以需要估计一系列参数进行拟合。这个参数设置的误差越小，这意味着机器学习损失函数图像绘制导入numpyasnp导入math导入matplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['轴.unicode

损失函数可能有多个局部最小值点，我们需要至少找到局部区域内的最小值。 找到产生最小值的参数集的算法称为优化算法。 我们发现，随着算法复杂度的增加，算法会变得更高(iterations,\minimaFunction,\minimaFunctionDerivative,\theta,\learningRate)#plt绘制损失函数曲线thetaR=np.arange(.1,2.1,.01)Jtheta=minimaFunction(thetaR)#Inthelossfunction

因此，SVM的损失函数可以看成是L2正则化和Hingeloss的总和。 几个loss函数的曲线如下：参考：相关博客：http://blog.csdn.net/weixin_37933986/article/detai1.2、HingeLossHingeLossFunction1.3、FocalLoss2、PairwiseLoss2.1、CrossEntropypairwiseloss2.2、TripletLoss2.3、pointwise+pairwiselossOrder：随着统计机器学习的发展，特别是