深度神經網絡之損失函數和激活函數

1.損失函數和激活函數簡介 通過前面深度神經網絡之前向傳播算法和深度神經網絡之反向傳播算法的學習，我們能夠了解到損失函數是用來評估模型的預測值與真實值之間的差異程度。另外損失函數也是神經網絡中優化的目標函數，神經網絡訓練或者優化的過程就是最小化損失函數的過程，損失函數越小，說明模型的預測值就越接近真實值，模型的準確性也就越好。前面我們已經學習過平方損失函數，對數損失函數、交叉熵損失函數等不同形式的

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