本文主要介绍CTR场景中的对数损失函数和交叉熵损失函数,以及对数损失函数的取值范围,如果觉得对你有帮助,文末「点赞」来一个! 极大似然估计 在统计学领域,有两种对立的思想学派:贝叶斯学派和经典学派(频率学派),他们之间最大的区别是如何看待被估计的参数。贝叶斯学派的观点是将其看成是已知分布的随机变量,而经典学...
这一损失函数由若干个参数组成,包括模型输出和实际输出,以及模型中其他可能影响输出结果的参数。 基本上,交叉熵损失函数的取值范围是[0,+∞]。它的取值范围受到模型输出与实际输出之间的误差程度的影响。如果两者的差别较小,交叉熵损失函数的值也相对较小;反之,如果两者的差别较大,交叉熵损失函数的值也会相对较大...
由于交叉熵损失函数的取值范围受到定义的限制,所以它的取值范围是:[0,+∞)。也就是说,当预测的概率分布完全和真实概率分布一致时,交叉熵损失函数的取值为0,而当预测的概率分布与真实概率分布完全不同时,交叉熵损失函数的取值就会无限增大。 通过以上取值范围可以知道,交叉熵损失函数越小说明预测的概率分布距离真实概率...
百度试题 结果1 题目关于均方误差(MSE)损失函数,下列描述错误的是: A. MSE适用于回归问题 B. MSE对异常值敏感 C. MSE的输出范围是[0, +∞) D. MSE损失函数的梯度在接近最小值时趋近于0 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
对于许多机器学习算法来说,最终要解决的问题往往是最小化一个函数,我们通常称这个函数叫损失函数。在神经网络里面同样如此,损失函数层(CostLayer)和 Optimizers 因而应运而生(……)。 2017-11-30 16:09:10 训练深度学习神经网络的常用5个损失函数 被称为损失函数。损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:交叉熵损失函数。
以下关于损失函数的描述,正确的有: A. 损失函数揭示了质量特性与目标值的偏移,偏移越大,损失越大 B. 损失函数认为,质量损失与公差范围有关,与质量特性的波动无关 C. 过程波动越小,损失越小 D. 所有损失函数一定是一条开口向上的二次曲线 相关知识点: ...
有关田口的质量损失函数和六西格玛减少波动的理念,下列说法正确的是:——[单选题] A. 对于同一产品质量特性,只有超出规格范围外的波动才会导致质量损失 B. 对于同一产品