交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景,因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。 详解损失函数比较选择 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这...
本文将探讨神经网络中常见的损失函数,并比较它们的优缺点,以帮助选择合适的损失函数。 一、均方误差损失函数(Mean Squared Error, MSE) 均方误差是最常见的损失函数之一,它计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。均方误差损失函数在回归问题中广泛使用,特别是当目标变量是连续值时。它的优点是容易计算和优化,而且...
本文将探讨神经网络中常用的几种损失函数,并对它们进行比较研究。 一、均方误差损失函数(Mean Squared Error, MSE) 均方误差损失函数是神经网络中最常见的一种损失函数,它的计算公式为:MSE = 1/n * Σ(y - y')^2,其中y为实际值,y'为预测值,n为样本数量。均方误差损失函数的优点是简单易懂,容易计算,且...
这是对的,这涉及到backbone的选择问题,我们通常选择速度快,精度比较小的模型,比如EfficientNet。... 阅读全文 〉 深度学习方法是一种黑盒技术,开始时通过大量的输入,给定的结果来给黑盒一个稳定的处理,因此,训练样本越少,模型工作越不稳定。 2022-04-23 21:36:39 纯粹的小样本是学术中的few-shot learning,我...