(24)tensorflow進階--損失函數梯度
損失函數梯度 均方誤差函數梯度 均方誤差表達式： 梯度導數： 交叉熵函數梯度 Softmax 梯度 回顧 Softmax 函數的表達式： Softmax 梯度爲： 交叉熵梯度 考慮交叉熵損失函數的表達式： 將log分解： 最終簡化求出:
相關文章
- 1. 損失函數及其梯度
- 2. 過擬合、梯度消失、RNN進階
- 3. Contrastive Loss 對比損失函數及梯度的計算
- 4. coursera machine learning-損失函數 梯度下降小節
- 5. logistic迴歸損失函數與梯度下降
- 6. 第四周、梯度，損失函數和優化器
- 7. 傻子都能看懂的——梯度下降與損失函數
- 8. 線性迴歸、損失函數和梯度
- 9. 損失函數梯度對比-均方差和交叉熵
- 10. logstic迴歸損失函數及梯度下降公式推導
- 更多相關文章...
- • Scala 高階函數 - Scala教程
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
- 2. Smarter, Not Harder
- 3. mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
- 4. 查看文件中關鍵字前後幾行的內容
- 5. XXE萌新進階全攻略
- 6. Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
- 7. zabbix5.0通過agent監控winserve12
- 8. IT行業UI前景、潛力如何？
- 9. Mac Swig 3.0.12 安裝
- 10. Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理，它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
