【学习笔记】Pytorch深度学习—损失函数
前面学习了如何构建模型、模型初始化，本章学习损失函数。本章从3个方面学习，（1）损失函数的概念以及作用；（2）学习交叉熵损失函数；（3）学习其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 损失函数概念 损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异。 图 ...
原文：深度学习TensorFlow笔记——损失函数
.损失函数 经典损失函数 交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为： Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足概率分布的所有要求。 交叉熵函数不是对称的，H p，q H q，p ，他刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度。因为正确答案是希望得到 ...
2019-09-29 20:36 0 704 推荐指数：
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