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损失函数，在AI中亦称呼距离函数，度量函数。此处的距离代表的是抽象性的，代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。
Alternate loss functions and regression models that achieve robustness to outliers by modulating the learning rate
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Machine Learning Classification and Portfolio Construction: Does the Loss Function Matter?
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EERLoss: A Novel Loss Function for Training Deep Biometric Models. A Case Study in Keystroke Dynamics
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0+阅读 · 6月23日
New Smooth Loss functions for Robust Regression that Closely Approximate Absolute Error and Provide Improved Performance on Datasets With Significant Outliers
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A minimum-risk and cost-efficient two-sample sequential testing framework for the shifted exponential models with application to precipitation data
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Customizing Video Portraits via Identity-ActionDecoupling
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Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses
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Polynomial Dice Loss for Medical Image Segmentation
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On the Oracle Complexity of Interpolation-Based Gradient Descent
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Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses
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Dual Contouring of Signed Distance Data
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Expansive homeomorphisms on complexity quasi-metric spaces
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Medial Axis Aware Learning of Signed Distance Functions
Arxiv
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A neural signed configuration distance function for path planning of picking manipulators
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TabMGP: Martingale Posterior with TabPFN
Arxiv
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参考链接
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