深度学习中损失函数之RMS和MES
学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书，几方打听后选择了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning。自从拆封这本书开始慢慢的品读，经常会有 ...
原文：盘点深度学习中的损失函数
损失函数度量的是训练的模型与真实模型之间的距离。一般以最小化损失函数为目标，对模型进行不断优化。 常见的损失函数在计算过程中都会接受两个参数：模型预测值y pred和正确答案y true。 由于背后的数学计算过程相同，所以即使是不同深度学习框架这些损失函数的api也是大同小异。本文以keras为例，罗列出几个常见的损失函数。 均方误差 mean squared error, MSE 回归任务常用的 ...
2020-08-02 17:23 0 1089 推荐指数：
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