在高斯分布的正交分解损失函数中,我们假设数据服从高斯分布,即数据点在低维空间中的分布应该是一个高斯分布。同时,我们还假设数据点在高维空间中的分布也是一个高斯分布。基于这些假设,我们可以通过最小化重构误差来学习低维空间的表示。 具体来说,我们可以将高维数据表示为一个矩阵X,其中每一行表示一个数据点。我们...
交叉熵损失函数及其与熵和KL散度的关系
基于高斯分布 的 正交分解分类损失函数 的研究 Research on Gaussian Distribution-based Orthogonal Decomposition Loss for Classification 学科专业:软件工程 研究生:刘孟鑫 指导教师:陶文源 教授 企业指导教师:周靖杰 工程师 天津大学智能与计算学部 二零一九年十一月 万方数据 ...
这个函数是先将数据y通过softmax函数之后再利用交叉熵计算损失,所以我们当我们用这个函数的时候,激活函数可以不需要设置。 4、损失函数正则化 tf.nn.l2_loss(W) w为需要正则化的参数3
B、由于生成模型的损失函数不容易定义,因此一般把生成模型的回馈部分交给判别模型处理,从而将机器学习中的两大类模型,即生成式模型和判别式模型紧密地联合在了一起。 C、图中的生成器一般从随机噪声中生成图像,即随机噪声通常从高斯分布中获取。 D、图中判别器的一般输入为生成器生成的图像以及来自训练集中的真实图...