损失函数——均方误差和交叉熵
1.MSE（均方误差） MSE是指真实值与预测值（估计值）差平方的期望，计算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得结果越大，表明预测效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...
原文：损失函数（均方误差、交叉熵）
前言 损失函数是一种将一个事件 再一个样本空间中的一个元素 映射到一个表达与其事件相关的成本的实数上的一个函数，通常在最优化 统计学 机器学习等领域中有所应用，且在不同领域下应用的方式不同。 一个最佳化的问题是将损失函数最小化，即通过最小化损失函数求解和评估模型 在这里就只简单记录线性回归问题中常用的均方误差损失函数和分类问题中常用到的交叉熵损失函数 均方误差损失函数 首先其具体形式为： 总的来说 ...
2021-02-21 23:32 0 517 推荐指数：
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