损失函数之交叉熵

来源：中国大学MOOC 曹健《TensorFlow笔记》

交叉熵表征两个概率分布之间的距离。

手写数字识别会用到上面这个函数

转载于:https://www.cnblogs.com/144823836yj/p/9135234.html

损失函数之交叉熵相关推荐

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）
损失函数文章目录损失函数 1 交叉熵损失 1.1 从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的MLE 机器学习中的MLE 交叉熵损失 1.2 多分类的交叉熵损失函数 1.3 比较 2. Hinge lo ...
损失函数（交叉熵误差）
损失函数神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数.神经网络的学习中所用的指标称为损失函数 (loss function).这个损失函数可以使用任意函数,但一般用均方误差和交叉熵误差等. 交叉熵误差 ...
为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用MSE？
关注微信公众号""百面机器学习"获取更多机器学习和深度学习方面的面试题问题引入大家最熟悉的莫过于LR模型了,LR模型用的激活函数是sigmod,使用的损失函数是交叉熵 ...
为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？
如果使用均方差作为损失函数所以,如果当前模型的输出接近0或者1时,σ′(z)就会非常小,接近0,使得求得的梯度很小,损失函数收敛的很慢. 如果使用交叉熵作为损失函数原文链接:为什么LR模型损失函数 ...
【深度学习】——分类损失函数、回归损失函数、交叉熵损失函数、均方差损失函数、损失函数曲线、
目录代码回归问题的损失函数分类问题的损失函数 1. 0-1损失 (zero-one loss) 2.Logistic loss 3.Hinge loss 4.指数损失(Exponential l ...
【数据挖掘】神经网络后向传播算法( 向后传播误差 | 输出层误差公式 | 隐藏层误差公式 | 单元连接权值更新公式 | 单元偏置更新公式 | 反向传播 | 损失函数 | 误差平方和 | 交叉熵 )
文章目录 I . 向后传播误差简介 II . 输出层误差计算公式 III . 隐藏层层误差计算公式 IV . 使用误差更新连接权值 V . 使用误差更新单元偏置 VI . 反向传播过程 VII ...
损失函数｜交叉熵损失函数
看完文章,希望你能顺利回答以下题目: 题目1:这个任务,你会使用什么损失函数? 题目2: 交叉熵表达式? 题目3:为什么使用交叉熵?能不能用MSE? 题 ...
LR为什么用极大似然估计，损失函数为什么是log损失函数（交叉熵）
首先,逻辑回归是一个概率模型,不管x取什么值,最后模型的输出也是固定在(0,1)之间,这样就可以代表x取某个值时y是1的概率这里边的参数就是θ,我们估计参数的时候常用的就是极大似然估计,为什么呢?可 ...
【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之六 -- 教你深入理解经典损失函数（交叉熵、均方误差）
本文是<TensorFlow从浅入深>系列之第6篇 TensorFlow从浅入深系列之一 -- 教你如何设置学习率(指数衰减法) TensorFlow从浅入深系列之二 -- 教你通过思维导 ...
【TensorFlow系列二】经典损失函数（交叉熵、均方差）
↑ 点击上方[计算机视觉联盟]关注我们 1.交叉熵交叉熵是分类问题中使用比较广的一种损失函数,刻画了两个概率分布之间的距离. 给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为: 交叉熵刻画的是两个概 ...

损失函数之交叉熵

损失函数之交叉熵相关推荐

最新文章

热门文章

损失函数 之 交叉熵

损失函数 之 交叉熵相关推荐

最新文章

热门文章

损失函数之交叉熵

损失函数之交叉熵相关推荐