Cross-entropy loss多分类与二分类
看了好几次这个loss了，每次都容易忘，其他的博客还总是不合我的心意，所以打算记一下： 先说二值loss吧，即二分类问题 一、二分类 直接解释： 假设有两个类0，1。我们需要做的就是，使得属于0类的训练样本x经过网络M(x)之后的输出y尽可能的靠近0，相反则使得属于1类的训练样本 ...
原文：一篇博客：分类模型的 Loss 为什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error
https: zhuanlan.zhihu.com p 分类问题的目标变量是离散的，而回归是连续的数值。 分类问题，都用 onehot cross entropy training 过程中，分类问题用 cross entropy，回归问题用 mean squared error。 training 之后，validation testing 时，使用 classification error，更直 ...
2017-05-01 17:21 0 3593 推荐指数：
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