[深度學習] 損失函數

深度學習中損失函數是整個網絡模型的「指揮棒」， 通過對預測樣本和真實樣本標記產生的誤差反向傳播指導網絡參數學習。 分類任務的損失函數 假設某分類任務共有N個訓練樣本，針對網絡最後分層第 i 個樣本的輸入特徵爲 Xi X i ，其對應的標記爲 Yi Y i 是最終的分類結果（C個分類結果中的一個），h=（ h1,h2,...,hc h 1 , h 2 , . . . , h c ）爲網絡的最終輸出，

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