2019年5月7日 · Log-cosh是预测误差的双曲余弦的对数。 优点：对于较小的X值，log(cosh(x))约等于(x ** 2) / 2；对于较大的X值，则约等于abs(x) - log(2)。 这意味着Log-cosh很大程度上工 …

2019年6月4日 · Log-cosh是预测误差的双曲余弦的对数。 优点： 对于较小的X值， log ( cosh (x))约等于(x ** 2 ) / 2 ；对于较大的X值，则约等于abs(x) - log ( 2 )。 这意味着 Log - cosh 很 …

2019年12月17日 · Log-Cosh是比 L2 L 2 更光滑的损失函数，是误差值的双曲余弦的对数. 其中， y y 为真实值， f (x) f (x) 为预测值。 对于较小的误差 ∣y−f (x)∣ ∣ y − f (x) ∣ ，其近似于MSE，收敛 …

2020年5月6日 · The authors claim "We propose to train VAE with a new reconstruction loss, the log hyperbolic cosine (log-cosh) loss, which can significantly improve the performance of VAE …

损失函数-回归-对数余弦损失(Log-Cosh Loss)¶ \[\begin{split}\begin{array}{l} L = \sum_{i=1}^Nlog(cosh(\hat(y)_i-y_i)) \\ 说明: \\ \hat(y): 模型预测值，通常称为预测输出 …

2022年8月9日 · In this paper, we present the distribution function from which the log-cosh loss arises. We compare it to a similar distribution, called the Cauchy distribution, and carry out …

2020年11月4日 · Log-cosh是另一种应用于回归问题中的， 且比L2更平滑的的损失函数 。 它的 计算方式是预测误差的双曲余弦的对数 。 Log-cosh损失（Y轴）与预测值（X轴）图示。

2019年10月3日 · Log-cosh是预测误差的双曲余弦的对数。 优点： 对于较小的X值，log(cosh(x))约等于(x ** 2) / 2；对于较大的X值，则约等于abs(x) - log(2)。这意味着Log-cosh很大程度上工 …

2021年11月24日 · 本文介绍了TensorFlow中的一种损失函数——双曲余弦损失（LogCosh）。 通过数学公式logcosh展示了其计算过程，并提供了使用TensorFlow实现的示例代码，解释了如 …

xgboost使用log-cosh损失函数 适野 最近在优化时长模型，之前用的套路都是过滤掉异常值然后用rmse(root-mean-square error, 均方根误差 )作为损失函数。