)是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。 代价函数(Cost Function )是定义 ...
代价函数 均方误差MSE 一 总结 一句话总结: 在线性回归问题中,常常使用MSE Mean Squared Error 作为loss函数,而在分类问题中常常使用交叉熵作为loss函数。 sigmoid激活函数的问题 a 我们可以从sigmoid激活函数的导数特性图中发现,当激活值很大的时候,sigmoid的梯度 就是曲线的斜率 会比较小,权重更新的步幅会比较小,这时候网络正处在误差较大需要快速 ...
2020-07-21 15:29 0 539 推荐指数:
)是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。 代价函数(Cost Function )是定义 ...
代价函数有助于我们弄清楚如何把最有可能的函数与我们的数据相拟合。比如在模型训练中我们有训练集(x,y),x表示房屋的面积,y表示房屋的价格,我们要通过线性回归得到一个函数hθ(x)(被称为假设函数),以x作为自变量,y作为因变量,用函数来预测在给定的房屋面积下的价格。 参数θ0和θ1的变化 ...
交叉熵代价函数与二次代价函数 交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数 ...
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分,讲machine learning算法中用得非常多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经经常使用方差代价函数(即採用均方误差MSE),比方对于一个神经元 ...
Training Set 训练集 Size in feet2(x) Price in 1000's(y) 2104 460 ...
训练集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...
http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注:代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合 ...
逻辑回归的本质是最大似然估计 逻辑回归的输出是 分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到 取似然函数 再取对数 最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数 取负号和求平均后得到J函数 此时就是求使J函数最小的参数 ...