JavaShuo
欄目
標籤
Rethinking分類&迴歸損失
時間 2021-01-02
標籤
機器學習
简体版
原文
原文鏈接
前言 一般說到多分類問題,我們很自然地會採用softmax交叉熵損失,而談到迴歸問題,我們可能會選擇MSE這樣的損失。但有一天,我們也許想知道二者之間是否真的就涇渭分明,能否把交叉熵損失用於迴歸任務,或者把MSE損失用於分類任務呢。這麼想不是沒有道理的,畢竟我們可以把多分類問題,看做是離散的迴歸問題,或者把迴歸問題,看做是無窮多類別下的分類問題。 討論1 模型輸出的logits,經過softmax
>>阅读原文<<
相關文章
1.
分類損失和迴歸損失
2.
常見迴歸和分類損失函數比較
3.
深層神經網絡——分類、迴歸的損失函數
4.
線性迴歸的損失函數與邏輯迴歸的損失函數
5.
邏輯迴歸損失函數3D圖
6.
KL 損失的邊界框迴歸
7.
迴歸損失函數: L2 Loss
8.
2.3 logistic迴歸損失函數
9.
Logistic迴歸損失函數證實
10.
迴歸損失函數: L1 Loss
更多相關文章...
•
Scala 遞歸函數
-
Scala教程
•
PHP 標量類型與返回值類型聲明
-
PHP 7 新特性
•
算法總結-回溯法
•
Kotlin學習(二)基本類型
相關標籤/搜索
損失
rethinking
歸類
迴歸
分類
失蹤人口迴歸
邏輯迴歸
線性迴歸
迴歸算法
PHP 7 新特性
NoSQL教程
Redis教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
【Java8新特性_尚硅谷】P1_P5
2.
SpringSecurity 基礎應用
3.
SlowFast Networks for Video Recognition
4.
074-enable-right-click
5.
WindowFocusListener窗體焦點監聽器
6.
DNS部署(二)DNS的解析(正向、反向、雙向、郵件解析及域名轉換)
7.
Java基礎(十九)集合(1)集合中主要接口和實現類
8.
瀏覽器工作原理學習筆記
9.
chrome瀏覽器構架學習筆記
10.
eclipse引用sun.misc開頭的類
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
分類損失和迴歸損失
2.
常見迴歸和分類損失函數比較
3.
深層神經網絡——分類、迴歸的損失函數
4.
線性迴歸的損失函數與邏輯迴歸的損失函數
5.
邏輯迴歸損失函數3D圖
6.
KL 損失的邊界框迴歸
7.
迴歸損失函數: L2 Loss
8.
2.3 logistic迴歸損失函數
9.
Logistic迴歸損失函數證實
10.
迴歸損失函數: L1 Loss
>>更多相關文章<<