深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解
1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有100 ...
原文：深度学习中，交叉熵损失函数为什么优于均方差损失函数
深度学习中，交叉熵损失函数为什么优于均方差损失函数 一 总结 一句话总结： A 原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训练速度 B 因为反向传播过程中交叉熵损失函数得到的结果更加简洁，无论sigmoid或softmax，可以定量分析。 常见的损失函数为两种 一种是均方差函数，另一种是交叉熵函数。 二 深入理解交叉熵函数及其在tensorfl ...
2020-09-22 20:23 0 680 推荐指数：
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