入門卷積神經網絡(四）誤差函數（損失函數）

誤差函數（損失函數） 監督學習的神經網絡需要一個函數來測度模型的輸出值p和真實因變量值y之間的差異，一般這種差異被稱爲殘差或者誤差。 但一個模型完美時（雖然不存在），其誤差爲0.當模型存在問題時，誤差不管是負值還是正值，都偏離0.誤差離0越近，說明模型越好。 常用的誤差函數 均方誤差 這裏 Y i 表示神經網絡的輸出，Yi’'表示監督數據，i表示數據的維度。 這種損失函數通常用在實數值連續變量的回

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