符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
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 ...
系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力。 第3章 损失函数 3.0 损失函数概论 3.0.1 概念 在各种材料中经常看到的中英文词汇有:误差,偏差,Error,Cost,Loss,损失 ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6437495.html 上面地址是一篇讲解DNN的文章,其中部分公式推导过程,自己在这里做一些记录,方便以后查阅。 ...
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中,我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)来最大 ...
tf.keras 有很多内置的损失函数,具体可见官方文档,这里介绍一部分。 MSE、MAE、BinaryCrossentropy、CategoricalCrossentropy... 1 回归问题 1.1 均方误差 (MeanSquaredError,MSE) 这是最简单也是最常 ...
神经网络有三层,输入层A,隐藏层B,输出层C,满足: A(10x1)*W1(1x10)+b1(1x10)=B(10x10) B(10x10)*W2(10x1)+b2(10x1)=C(10x1) 我们需要做的,便是通过多次训练(尝试不同 w、b 的值),找到合适的 w1w2 ...