深度学习笔记_损失函数softmax和SVM
目录
损失函数
1 多类SVM损失函数
1.1 一些典型的规则化方法
2 Softmax分类器
3 Softmax对比SVM
4 总结与图示
损失函数
1 多类SVM损失函数
期望正确的分类值,越大越好,而且还应该大得多(+1)地到一定程度。
1.1 一些典型的规则化方法
目的:
W权值矩阵变成2W时,上面的L值仍然是那么多不发生变换,造成W值不唯一确定,所以引入正则化项
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