深度學習與計算機視覺[CS231N] 學習筆記（3.1）：損失函數（Loss Function）

在上一節的線性迴歸的例子中，我們通過一定的矩陣運算獲得了每張圖像的最終得分（如下圖），可以看到，這些得分有些是比較好的預測，有些是比較差的預測，那麼，具體如何定義「好」與「差」呢？這就需要引入「損失函數」的相關概念了。 損失函數 關於損失函數的精準定義可以在維基百科或者百度百科裏查到，但是這種定義不太容易理解，這裏我用一種比較通俗的說法來介紹損失函數：損失函數就是可以準確的告訴我們，分類器是好是壞

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