本文将探讨损失函数的选择和优化技巧,帮助AI专业人士更好地了解和应用于实践中。 1.损失函数的作用 损失函数在训练过程中起到了至关重要的作用。它的主要功能是衡量模型的输出结果与实际值之间的差异。通过最小化损失函数,我们可以调整模型的参数,使得模型的预测结果更加接近实际值。换句话说,损失函数定义了机器学习...
本文将探讨选择和优化损失函数的一些技巧,帮助读者更好地理解和应用在AI训练中。 1.损失函数的基本概念和作用 损失函数衡量了模型的预测输出与真实标签之间的差异程度。在AI训练中,我们的目标是最小化损失函数的值。选择合适的损失函数可以使得模型对不同类型的任务和数据具有更好的预测能力。例如,对于分类任务,常用...
首选relu 激活函数。 学习率设置较小值。 输入特征标准化,即让输入特征满足以0为均值,1为标准差的正态分布。 初始参数中心化,即让随机生成的参数满足以0为均值,√(2/当前层输入特征个数) 为标差的正态分布。 损失函数loss 损失函数,即前向传播预测结果 y 与已知标准答案 y_ 的差距。 神经网络的优化目标就...
视频:3-1 word2vec损失函数和优化器选择(04:11) 视频:3-2 RNN处理NLP简介(02:18) 视频:3-3 RNN代码结构简介(01:47) 视频:3-4 字符预处理和模型相关数据保存(07:54) 视频:3-5 建立字典和模型参数(01:36) 视频:3-6 构建LSTM单元(08:37) 视频:3-7 构建RNN3层网络(15:33) 视频:3-...