目录 Typical Loss MSE Derivative MSE Gradient Softmax Derivati ...

什么是损失函数 损失函数（Loss Function）也称代价函数（Cost Function)，用来度量预测值与实际值之间的差异 公式： 其中E即使损失函数，y表示真实值，y'表示预测值，损失函数即使预测值与实际值之间的差 损失函数的作用 度量决策函数内f(x)和实际值 ...

目录 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...

一、梯度 1、导数、偏微分、梯度的区别： 　　1）导数：是标量，是在某一方向上变化的效率 　　2）偏微分，partial derivate：特殊的导数，也是标量。函数的自变量的方向，函数的自变量越多，偏微分就越多。 　　 　　3）梯度，gradient：把所有的偏微分集合成向量，是向量 ...

一、差分与微分 　　我自己的理解。 二、求解 　　2.1 矩阵 　　这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 ...

函数梯度及空间曲面切平面 求曲面(线)的 \(y=x^2\) 在点 \(P(1,1)\) 处的切线。 解： 　　令：\(f(x,y)=x^2-y\)， 　　则梯度方向为：\(\nabla f(x,y)=2xi-j\) 　　所以等值面(等高线) \(f(x,y)=x^2-y=0\) 的在点 ...

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5785137.html 翻译网址： http://sebastianruder.com/optim ...

1）计算梯度幅值函数magnitude 该函数根据输入的微分处理后的x和y来计算梯度幅值，x和y可以通过sobel, scharr等边缘算子求得，而且可以直接输入三通道图像。 2）计算梯度幅值和梯度方向函数cartToPolar 该函数的输入与magnitude ...