交叉熵损失函数和均方误差损失函数
交叉熵 分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。比如对于一个4分类问题，期望输出应该为 g0=[0,1,0,0] ，实际输出为 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，计算g1与g0之间的差异所使用的方法，就是损失函数，分类问题中常用损失函数是交叉熵。 交叉 ...
原文：均方误差损失函数
假设我们的模型是二维平面的线性回归模型：，对于这个模型，我们定义损失函数为MSE，将得到如下的表达式： 下面我们试着通过概率的角度，推导出上述的MSE损失函数表达式。 在线性回归模型中，我们最终希望对于输入进行线性组合得到值Y，考虑到输入带有噪声的情况的表达式如下： 为了使模型更合理，我们假设服从均值为 ，方差为 的高斯分布，即。所以有： 所以，Y服从均值为，方差为 的高斯分布，则样本点的概率为： ...
2020-11-28 13:52 0 2530 推荐指数：
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