【代價函數】MSE：均方偏差（L2 loss）
MSE均方偏差（L2 loss） 1.代碼展現MAE和MSE圖片特性 import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
sess = tf.Session()
x_val = tf.linspace(-1.,-1.,500)
target = tf.constant(0.)
#計算L2_loss
l2_y_val = tf.squar
相關文章
- 1. mse函數（均方偏差函數）
- 2. 均方偏差(MSE)和均方根偏差(RMSE)和平均絕對偏差(MAE)
- 3. MSE（均方偏差）函數和RMSE函數
- 4. 【機器學習】均方偏差(MSE)和均方根偏差(RMSE)和平均絕對偏差(MAE)
- 5. 均方誤差(MSE)
- 6. 方差、協方差、標準差、均方差、均方根值、均方偏差、均方根偏差
- 7. 均方誤差代數函數小結
- 8. PCA均方偏差(MSE)最小化和方差最大化的推導
- 9. 方差、標準差、均方差和均方偏差的區別
- 10. 方差、標準差、均方差、均方偏差區別總結
- 更多相關文章...
- • Scala 偏應用函數 - Scala教程
- • XML DOM 瀏覽器差異 - XML DOM 教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • IntelliJ IDEA代碼格式化設置
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
