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：[转] 为什么分类问题的损失函数采用交叉熵而不是均方误差MSE？
这篇写的比较详细： from: https: zhuanlan.zhihu.com p 这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢 我们先从一个简单的分类例子来入手。 . 图像分类任务 我们希望根据图片动物的轮廓 颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别：猫 狗 猪。假设我们当前有两个模型 参数不同 ，这两个模型都是通过sigm ...
2021-06-14 15:48 0 1247 推荐指数：
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目录 交叉熵损失与均方误差损失 损失函数角度 softmax反向传播角度 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此 ...