深度學習筆記_損失函數softmax和SVM
目錄 損失函數 1 多類SVM損失函數 1.1 一些典型的規則化方法 2 Softmax分類器 3 Softmax對比SVM 4 總結與圖示 損失函數 1 多類SVM損失函數 期望正確的分類值，越大越好，而且還應該大得多(+1)地到一定程度。 1.1 一些典型的規則化方法 目的： W權值矩陣變成2W時，上面的L值仍然是那麼多不發生變換，造成W值不唯一確定，所以引入正則化項𝜆𝑅(𝑊)，而避免該
相關文章
- 1. 深度學習筆記_評分函數/損失函數
- 2. softmax 損失函數
- 3. 深度學習-常用損失函數
- 4. [深度學習] 損失函數
- 5. 【深度學習基礎】損失函數
- 6. 深度學習入門課程筆記03 損失函數
- 7. 深度學習筆記（04）：logistic邏輯迴歸損失函數
- 8. SVM損失函數
- 9. cs231n-----------1、KNN和線性分類、SVM和Softmax損失函數
- 10. 對於SVM和softmax的損失函數總結（基於cs231n）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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
