tensorflow學習之損失函數設置和參數優化

白話TensorFlow+實戰系列（三） 常用損失函數以及參數優化   這次主要介紹常用損失函數以及關於神經網絡優化的問題   1.常用損失函數： 神經網絡解決的現實問題主要有兩大類：分類與迴歸。分類指的是將未知數據歸類到你希望的類別中去，如經典的mnist識別手寫數字，就是將圖片分類到0~9中。迴歸問題一般是擬合一個具體的數據，如預測房價與房屋面積、單價的關係。下面就從這兩方面列舉常用的損失函數

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