深度學習網絡基礎解析（二）

引言 前一篇文章我們提到了損失函數，並且我們談到了一個很有意思的問題，即雖然通常來說我們進行迭代的目的是減小loss的值，但loss函數的值並不一定是越小越好。 損失與風險 損失函數就像上節我們所講的一樣，是表徵模型輸出值和期望值相近程度的函數，這個函數不只是深度學習，在整個機器學習領域都有應用，而通常來說我們會在模型裏使用到均方誤差來衡量這個值，就像下式： 但是我們可以看出來，這個函數僅僅只是衡

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