小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记 简介:在使用损失函数时,关键在于匹配输入和输出形状。例如,在L1Loss中,输入形状中的N代表批量大小。以下是具体示例:对于相同形状的输入和目标张量,L1Loss默认计算差值并求平均;此外,均方误差(MSE)也是常用损失函数。实战中,损失函数用于计算模型输出与真实标签间的差距...
在进行神经网络的求解过程中,主要是分为两个步骤,一个是前向传播,用于计算scores得分与损失函数loss 代码:前向传播的代码 #权重参数w和bW1, b1 = self.params['W1'], self.params['b1'] W2, b2= self.params['W2'], self.params['b2']#第一层的输出结果h1, cache1 =affine_relu_forward(X, W1, ...
百度试题 结果1 题目哪些不能用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差大小 A. 优化函数 B. 损失函数 C. 梯度下降 D. 反向传播 相关知识点: 试题来源: 解析 ACD 反馈 收藏