指标函数(Metrics Function)和损失函数(Loss Function)的区别是什么?
指标(metrics)和损失函数(loss function)在深度学习和机器学习里面非常常见,很多时候他们的公式都似乎是一样的,在编写程序的时候,二者的区别好像也不是很大。那为什么还会有这两种不同的概念出现呢?本文将简单介绍一下二者的区别和应用。
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指标(metrics)和损失函数(loss function)在深度学习和机器学习里面非常常见,很多时候他们的公式都似乎是一样的,在编写程序的时候,二者的区别好像也不是很大。那为什么还会有这两种不同的概念出现呢?本文将简单介绍一下二者的区别和应用。
Google旗下自动驾驶公司Waymo的研究人员Mingxing Tan发现了一个可以替代Cross-Entropy Loss的新的损失函数:PolyLoss,这是发表在ICLR 22的一篇新论文。什么都不变的情况下,只需要将损失函数的代码替换成PolyLoss,那么模型在图像分类、图像检测等任务的性能就会有很好的提升!