一分鐘理解損失函數
說到機器學習，初學者聽到最多的就是 損失函數了吧 我對這個詞也是一頭霧水 好像今天一個定義明天又是一個定義 ，讀了大量的文章和博客 終於有點起色 （感謝論壇各位大佬） 這裏用自己的簡單語言大致說下什麼是損失函數 如果一個地方看不懂就換個博客看 總會有適合你的文章 萬一這篇就是了呢 首先我們需要了解損失函數的定義是什麼：衡量模型模型預測的好壞 可能這麼說有點小小的抽象 ，那麼在解釋下，損失函數就是
相關文章
- 1. 理解SVM損失函數
- 2. softmax損失函數理解
- 3. 理解損失函數（理論）
- 4. 【一分鐘知識】七種損失函數
- 5. 損失函數分類
- 6. 損失函數_分類
- 7. 損失函數
- 8. Tensorflow 損失函數（loss function）及自定義損失函數（一）
- 9. 【損失函數系列】softmax loss損失函數詳解
- 10. 損失函數詳解
- 更多相關文章...
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • BASE原理與最終一致性 - NoSQL教程
- • Git五分鐘教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
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. 理解SVM損失函數
- 2. softmax損失函數理解
- 3. 理解損失函數（理論）
- 4. 【一分鐘知識】七種損失函數
- 5. 損失函數分類
- 6. 損失函數_分類
- 7. 損失函數
- 8. Tensorflow 損失函數（loss function）及自定義損失函數（一）
- 9. 【損失函數系列】softmax loss損失函數詳解
- 10. 損失函數詳解