机器学习中常用激活函数和损失函数
1. 激活函数 1.1 各激活函数曲线对比 常用激活函数： 1.2 各激活函数优缺点 sigmoid函数 优点：在于输出映射在（0，1）范围内，单调连续，适合用作输出层，求导容易 缺点：一旦输入落入饱和区，一阶导数接近0，就可能产生 ...
原文：机器学习中常用的损失函数的整理
机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定的数据 建模程度的方法。如果预测值与真实值之前偏离较远，那么损失函数便会得到一个比较大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值与真实值之间的这种误差。 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为 目标函数 。最小化的这组函数被称为 损失函数 。损失函数是衡量预测模型预测结果表现的指标。寻找函数最小值最常用的方 ...
2019-09-29 00:20 0 656 推荐指数：
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