交叉熵代价函数（作用及公式推导）
交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预測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，以及其存在的不足 ...
原文：交叉熵损失函数（作用及公式推导）
交叉熵损失函数 作用及公式推导 一 总结 一句话总结： C frac n sum x y ln a y ln a 平方差损失函数的不足 使用平方差损失函数训练ANN，看到的实际效果是，如果误差越大，参数调整的幅度可能更小，训练更缓慢。 二 交叉熵代价函数 作用及公式推导 转自或参考：交叉熵代价函数 作用及公式推导 https: blog.csdn.net u article details 交叉熵 ...
2020-09-15 13:08 0 2873 推荐指数：
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