一、LOSS函数

loss函数指机器学习模型中用于最小化的目标函数，其一般意义是指判别错误的程度，因为我们要提高准确率，也就是降低错误率，所以可以归结为一个最小化损失函数的问题。

具体的，我们假设有一个十分类问题，对于样本1号，我们计算它在10个类别上的得分分别是s1，s2，s3，s4，s5，s6，s7，s8，s9，s10，而其正确的分类yi是第5类，对应的得分就是s5.

对于这个样本，我们选择什么样的方法去评判它的错误损失呢，可定义如下的loss函数。

1.1 线性模型中的两种损失函数

1、svm loss -----hinge loss

2、softmax loss ----cross-entropy loss

这个怎么得到的呢？ 最小化交叉熵得到，可以看看逻辑回归的内容

1.2 区别

SVM 和 Softmax 之间的性能差异通常很小，不同的人会对哪个分类器效果更好有不同的看法。与 Softmax 分类器相比，SVM 是一个更局部的目标，可以将其视为错误或特征。考虑一个达到分数 [10, -2, 3] 并且第一类是正确的示例。一个 SVM（例如，期望的边距为 Δ=1Δ=1）将看到正确的类与其他类相比已经具有比边距更高的分数，并且它将计算损失为零。 SVM 不关心各个分数的细节：如果它们是 [10, -100, -100] 或 [10, 9, 9]，SVM 将无动于衷，因为满足 1 的边际并因此损失为零。然而，这些场景并不等同于 Softmax 分类器，它会在分数 [10, 9, 9] 上累积比 [10, -100, -100] 高得多的损失。换句话说，Softmax 分类器永远不会对它产生的分数完全满意：正确的类总是有更高的概率，不正确的类总是有更低的概率，并且损失总是会变得更好。但是，一旦满足边距，SVM 就会很高兴，并且它不会对超出此约束的确切分数进行微观管理。这可以直观地被认为是一个特征：例如，一个汽车分类器可能将大部分“精力”花在将汽车与卡车分离的难题上，它不应该受到青蛙示例的影响，它已经分配了非常低的分数得分，并且可能聚集在数据云的完全不同的一侧。

用哪个可以根据实际情况区选择，主要考虑中间区别，是一刀切（SVM）还是给一个模糊的0.5，0.5的概率（softmax）

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二、激活函数

神经网络模型中，每一层有一个激活函数，以提高模型的非线性能力。

1.1 常用激活函数

1、sigmoid 函数

2、ReLU 函数

 

3、others