"兩步走方法"解析損失函數：mean square error，cross entropy，softmax，SVM
本文試圖將四類最基礎也最常用的損失函數進行統一歸納，以明白各自的區別，加深對他們的記憶和理解。 本文會從兩個步驟分析損失函數，第一個是從輸入到模型的輸出，第二個是從模型的輸出到損失函數的計算。 第一個步奏，從輸入到模型的輸出。我先解釋一下什麼是模型的輸出。比如當我們訓練好了一個迴歸模型，用來判斷房子的大小和價格的關係。那麼，當我們輸入一個房子的大小時，模型就會輸出一個房子的價格，而這房子的價格就是
相關文章
- 1. 人臉識別：損失函數之softmax loss和cross entropy Loss
- 2. 交叉熵損失函數(cross entropy loss)+softmax分類器
- 3. softmax與cross-entropy loss
- 4. logit,softmax和cross entropy
- 5. 訓練分類器爲什麼要用cross entropy loss（交叉熵損失函數）而不能用mean square error loss（MSE,最小平方差損失函數）?
- 6. softmax損失函數理解
- 7. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
- 8. Cross Entropy Error Function（交叉熵損失函數）
- 9. 損失函數
- 10. softmax和cross-entropy
- 更多相關文章...
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • XML DOM 解析器錯誤 - XML DOM 教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 人臉識別：損失函數之softmax loss和cross entropy Loss
- 2. 交叉熵損失函數(cross entropy loss)+softmax分類器
- 3. softmax與cross-entropy loss
- 4. logit,softmax和cross entropy
- 5. 訓練分類器爲什麼要用cross entropy loss（交叉熵損失函數）而不能用mean square error loss（MSE,最小平方差損失函數）?
- 6. softmax損失函數理解
- 7. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
- 8. Cross Entropy Error Function（交叉熵損失函數）
- 9. 損失函數
- 10. softmax和cross-entropy