损失函数-激活函数-正则化
1、损失函数主要分为回归损失函数和分类损失函数。 回归： （1）L2损失（均方误差）MSE （2）L1损失（平均绝对值误差）MAE---考虑方向---->平均偏差MBE （3）Huber损失（平滑的平均绝对误差） （4）Log-Cosh损失 （5）分位数损失。更关注区间预测 分类 ...
原文：练习：给Keras ResNet50源码加上正则化参数, 修改激活函数为Elu
最近学习了一下ResNet 模型，用其跑了个Kaggle比赛，并仔细阅读了其Keras实现。在比赛中，我修改了一下源码，加入了正则项，激活函数改为elu， 日后的应用中也可以直接copy 使用之。 ResNet 的结构图网上已经很多了，例如这篇博文：https: blog.csdn.net nima article details 。 可以看出，ResNet 是主要分为两个部分，一部分为Plai ...
2019-10-08 23:10 0 1254 推荐指数：
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