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使用人工神经网络进行监督学习时,“损失函数”(loss function) 衡量的是( )。 A、预测值与真实值之间的差距 B、训练集与测试集之间的差距 C、dropout 损失的信息量 D、pooling 损失的信息量 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 电泳是常用的DNA 检测方法、在电泳中DNA分子的泳动方向是( )。 A 负极向...
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神经网络算法——损失函数(Loss Function) 前言 本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function。 损失函数 1、损失函数的本质 (1)机器学习“三板斧” 选择模型家族,定义损失函数量化预测误差,通过优化算法找到最小损失的最优模型参数。
损失函数是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数,用于衡量预测值与实际值的偏离程度。在机器学习中,损失函数是代价函数的一部分,而代价函数是目标函数的一种类型。 在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾,下图是激活函数的一个子集—— ...
损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的预测输出{Y_pred}与样本真实值{Yi}的之间的差距,并给模型的优化指明方向:针对给定的样本{Xi},其误差最小,即预测输出{Y_pred}与样本真实值{Yi}尽可能的接近,尽可能的相似。loss值越小,相似度越高,误差越小。
损失函数(loss function): 用于定义单个训练样本预测值与真实值之间的误差 代价函数(cost function): 用于定义单个批次/整个训练集样本预测值与真实值之间的累计误差。 目标函数(objective function): 泛指任意可以被优化的函数。 损失函数定义:损失函数是用来量化模型预测和真实标签之间差异的一个非负实数函数,其和...
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