交叉熵代价函数
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得非常多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经经常使用方差代价函数（即採用均方误差MSE），比方对于一个神经 ...
原文：BP神经网络——交叉熵作代价函数
Sigmoid函数 当神经元的输出接近 时，曲线变得相当平，即 z 的值会很小，进而也就使 C w和 C b会非常小。造成学习缓慢，下面有一个二次代价函数的cost变化图，epoch从 到 变化很小。 引入交叉熵代价函数 针对上述问题，希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新，使得 由链式法则，得到 由 z z z 以及 z a，可以将上式转换成 对方程进行关于a的积分，可得 对样本进行 ...
2016-11-27 21:56 0 3879 推荐指数：
相关推荐
交叉熵代价函数与二次代价函数
交叉熵代价函数与二次代价函数 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数 ...
交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导
原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...
交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出 ...
为什么交叉熵可以用于计算代价函数
为什么交叉熵可以用于计算代价函数 通用的说，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵 ...
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
转自：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064，感谢分享！ 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有 ...
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预測值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足 ...