深度學習-何如計算偏差(圖片有問題,後期修復)

前言算法 偏差計算是深度學習中的核心,很是重要!!! 關於偏差計算,有以下概念:編程 損失函數(Loss Function) : 定義在單個樣本上的, 算的是一個樣本的偏差 代價函數(Cost Function) : 定義在整個訓練集上的, 是全部樣本偏差的平均, 也就是損失函數的平均 目標函數(Object Function): 最終優化的函數.等於經驗風險+結構風險(也就是Cost Funct

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