如何有效设计机器学习损失函数?
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发布时间：2024-09-07 04:00
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时间：2024-09-21 17:45
对于二分类任务，通常采用交叉熵损失函数。假设事件服从伯努利分布，最终学习的目标是正样本的比例。然而，回归任务中存在多种损失函数供选择，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、Huber损失、对数正态分布（Log-normal）损失、加权逻辑回归等。
每种损失函数都有其特定的假设和适用范围，如果真实标签分布与假设存在较大差异，可能导致结果不佳。因此，本文将重点关注这些常见损失函数的推导过程及其假设。
均方误差（MSE）假设预估值和真实值的误差服从标准高斯分布。通过最大似然估计（MLE）推导出最终的损失函数。类似地，MAE（平均绝对误差）假设误差服从拉普拉斯分布。Huber损失则是MSE和MAE的混合版本，对于标签较小的样本采用MSE，对于较大标签的样本则采用MAE。
对数正态分布（Log-normal）损失（ZILN）常用于预测LTV任务，特别是当数据存在大量零值和极端高值时。它能够缓解MSE损失在处理这类数据时的不足。相比于MSE，Log-normal损失在预估值异常大时，损失不会过分放大。
加权逻辑回归适用于预估用户的观看时长，将回归任务转化为分类任务，通过在交叉熵损失函数上进行权重调整，使用观看时长对正样本进行加权。这种方法直观地反映了样本的差异性。
分桶+softmax是一种回归任务中常见的方法，通过将label值域划分为不同的桶，将问题转化为多分类问题，利用softmax损失函数进行训练。分桶的关键在于桶的数量和大小，需要根据实际数据分布进行调整。
标签平滑（label smoothing）是一种改进方法，调整原始的one-hot标签，使之更加平滑，这有助于避免对标签的先验假设，理论上适用于任何回归任务，但需要定期审查以确保总体数据的稳定性。
有序回归（Ordinal Regression）适用于评级任务，如图片或视频的*程度评级。这种方法关心的是标签的序而不是具体的数值，通过MLE推导损失函数，并使用累积分布函数（CDF）进行推导。最终的输出依赖于具体的预估值。
总结，本文介绍了回归任务中常用的损失函数及其背后的假设。每种损失函数适用于特定的场景，理解其假设有助于选择合适的损失函数来优化模型性能。除了直接预估，还有通过转为分类间接预估值的方法，如加权逻辑回归和分桶+softmax。对于有序回归，它适用于关注序但不关心绝对值误差的场景，通常在评级任务中较为常用。在更一般的回归任务中，需要根据数据特性进行合理的分桶和给不同样本评级。
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时间：2024-09-21 17:46
对于二分类任务，通常采用交叉熵损失函数。假设事件服从伯努利分布，最终学习的目标是正样本的比例。然而，回归任务中存在多种损失函数供选择，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、Huber损失、对数正态分布（Log-normal）损失、加权逻辑回归等。
每种损失函数都有其特定的假设和适用范围，如果真实标签分布与假设存在较大差异，可能导致结果不佳。因此，本文将重点关注这些常见损失函数的推导过程及其假设。
均方误差（MSE）假设预估值和真实值的误差服从标准高斯分布。通过最大似然估计（MLE）推导出最终的损失函数。类似地，MAE（平均绝对误差）假设误差服从拉普拉斯分布。Huber损失则是MSE和MAE的混合版本，对于标签较小的样本采用MSE，对于较大标签的样本则采用MAE。
对数正态分布（Log-normal）损失（ZILN）常用于预测LTV任务，特别是当数据存在大量零值和极端高值时。它能够缓解MSE损失在处理这类数据时的不足。相比于MSE，Log-normal损失在预估值异常大时，损失不会过分放大。
加权逻辑回归适用于预估用户的观看时长，将回归任务转化为分类任务，通过在交叉熵损失函数上进行权重调整，使用观看时长对正样本进行加权。这种方法直观地反映了样本的差异性。
分桶+softmax是一种回归任务中常见的方法，通过将label值域划分为不同的桶，将问题转化为多分类问题，利用softmax损失函数进行训练。分桶的关键在于桶的数量和大小，需要根据实际数据分布进行调整。
标签平滑（label smoothing）是一种改进方法，调整原始的one-hot标签，使之更加平滑，这有助于避免对标签的先验假设，理论上适用于任何回归任务，但需要定期审查以确保总体数据的稳定性。
有序回归（Ordinal Regression）适用于评级任务，如图片或视频的*程度评级。这种方法关心的是标签的序而不是具体的数值，通过MLE推导损失函数，并使用累积分布函数（CDF）进行推导。最终的输出依赖于具体的预估值。
总结，本文介绍了回归任务中常用的损失函数及其背后的假设。每种损失函数适用于特定的场景，理解其假设有助于选择合适的损失函数来优化模型性能。除了直接预估，还有通过转为分类间接预估值的方法，如加权逻辑回归和分桶+softmax。对于有序回归，它适用于关注序但不关心绝对值误差的场景，通常在评级任务中较为常用。在更一般的回归任务中，需要根据数据特性进行合理的分桶和给不同样本评级。
