乾貨|不同的損失函數會對深度神經網絡帶來什麼樣的影響？

二次損失函數會在神經元犯了明顯錯誤的情況下使得網絡學習緩慢，而使用交叉熵損失函數則會在明顯犯錯的時候學的更快。 今天，我們主要來談談不同的損失函數會對深度神經網絡帶來什麼樣的影響？（可以參考英文文獻：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html） 首先，我將列出兩種重要的損失函數： （1）二次損失函數 （2）交叉熵損失函數 稍微解釋一下交叉

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