激活函数、损失函数和优化函数的比较
激活函数:将神经网络上一层的输入,经过神经网络层的非线性变换转换后,通过激活函数,得到输出。常见的激活函数包括:sigmoid, tanh, relu等。
损失函数:度量神经网络的输出的预测值,与实际值之间的差距的一种方式。常见的损失函数包括:最小二乘损失函数、交叉熵损失函数、回归中使用的smooth L1损失函数等。
优化函数:也就是如何把损失值从神经网络的最外层传递到最前面。如最基础的梯度下降算法,随机梯度下降算法,批量梯度下降算法,带动量的梯度下降算法,Adagrad,Adadelta,Adam等。
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