理解交叉熵作爲損失函數在神經網絡中的作用

轉載來源：理解交叉熵作爲損失函數在神經網絡中的作用 通過神經網絡解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最後一層設置n個輸出節點，無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最後的輸出層有1000個節點： 而即便是ResNet取消了全連接層，也會在最後有一個1000個節點的輸出層： 一般情況下，最後一個輸出層的節點個數與分類任務的目標數相等。假設最後的節點數爲N，那麼對於每一

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