w=w−η∂C∂w=w−ηaσ′(z)b=b−η∂C∂b=b−ηaσ′(z)w=w−η∂C∂w=w−ηaσ′(z)b=b−η∂C∂b=b−ηaσ′(z) 无论如何简化,sigmoid 型函数的导数形式σ′(z)σ′(z) 始终阴魂不散,上文说了σ′(z)σ′(z) 较容易达到饱和,这会严重降低参数更新...
平均平方误差(mean square error)。MAE损失函数与之会有差异,mean absolute error,思想是这一类。 交叉熵损失函数:交叉熵由真实分布编码长度的期望演变而来(参考https://www.cnblogs.com/ljy2013/p/6432269.html),交叉熵(cross entropy error)是衡量两个概率分布p,q之间的相似性。这在特征工程中,用来衡量变量的重...
在得到f(xi)之后,交叉熵损失函数将其进一步作为输入输进sigmoid的函数中,我们用S(f(xi))来表示: sigmoid函数 sigmoid函数图像如下图,这是一个输出值在0到1之间的映射关系,属于非线性映射。 sigmoid函数图像 总的来说,对于交叉熵损失函数从输入到输出与均方误差不同的地方在于,在其得到线性映射之后又加了一个sig...
其中\(N\)为样本的总维数,\(y_i\)表示第i维的真实值,\(\hat y_i\)表示第i维的预测值,这个误差函数是容易理解的。 如果把这个样本看做N维空间中的一个向量,均方误差实际上是这真实值与预测值两个向量的欧氏距离 均方误差实际上就是一种衡量“有多近”的标准,这个距离的定义显然是合适的。 在实际应用中...
本题考查机器学习。Mean Squared Error (MSE) 是一种常用的回归损失函数,它衡量预测值与真实值之间的平方差。其他选项中,CrossEntropy Loss 常用于分类问题,Hinge Loss 也用于分类问题的支持向量机中,KullbackLeibler Divergence 用于衡量两个概率分布的差异。故答案为:B。反馈...
Cross Entropy Error Function(交叉熵损失函数) 例子 表达式 函数性质 学习过程 优缺点 这篇文章中,讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中,但是为什么它会在分类问题中这么有效呢?我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 预测政治倾向例子 我们希望根据一个人的年龄、性别、年收入等相互独立的特征,来预测一个...
分类损失1、0-1loss2、CrossEntropyloss3、HingeLoss4、Modifined HuberLoss5、SoftmaxLoss6、ExponentialLoss回归损失1、均方误差(MSE,又称L2损失) 2、平均绝对误差(MAE,又称L1损失) 3、HuberLoss(平滑的绝对损失) 4、Log-cosh 5、分位数损失 学习慕课Tensorflow笔记(4)神经网络优化_损失函数 ...
表示第i维的预测值,这个误差函数是容易理解的。 如果把这个样本看做N维空间中的一个向量,均方误差实际上是这真实值与预测值两个向量的欧氏距离 均方误差实际上就是一种衡量“有多近”的标准,这个距离的定义显然是合适的。 在实际应用中,我们需要利用梯度方法训练模型,因此损失函数应当是容易计算梯度并且不会产生梯度...
损失函数理解:MSE和 Cross Entropy Error 损失函数与代价函数:目前理解是损失函数就是代价函数,且在损失函数的基础上进行梯度下降,找到最优解。 损失函数:根据目标模型的不同,会分为回归损失函数,逻辑回归分类损失。 MSE损失函数:度量特征图之间的距离,目标是提取特征图推理一致性。平均平方误差(mean square error)。
出发点 对于一个样本,有输入和输出结果,我们的目的是优化训练我们的模型,使得对于样本输入,模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维,每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据