【python实现卷积神经网络】损失函数的定义（均方误差损失、交叉熵损失）
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
相关推荐
从神经网络视角看均方误差与交叉熵作为损失函数时的共同点
缩写: NN: neural network, 神经网络 MSE: Mean Squared Error, 均方误差 CEE: Cross Entropy Error, 交叉熵误差.(此缩写不是一个conventional缩写) 标记符号: \(net ...
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 1时，曲线变得相当平，即σ′(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15到50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 ...
Pytorch-均方差损失函数和交叉熵损失函数
均方差损失函数mse_loss()与交叉熵损失函数cross_entropy() 1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N为样本个数，y ...
神经网络——损失函数
符号： \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
均方误差、平方差、方差、均方差、协方差（转）
用于表示预测值和实际值相差的程度。 二，平方差 平方差的定义很简单，顾名思义就是两个数先做平方然后再求差 ...
最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation), 交叉熵 (Cross Entropy) 与深度神经网络
最近在看深度学习的"花书" （也就是Ian Goodfellow那本了），第五章机器学习基础部分的解释很精华，对比PRML少了很多复杂的推理，比较适合闲暇的时候翻开看看。今天准备写一写很多童鞋们w未必 ...
交叉熵损失函数
交叉熵损失函数 熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...