cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了，具体问度娘，这里主要介绍深度学习中，使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我们通常见 ...

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数（备注：sigmoid也用作中间层做激活函数）； 对于类别数量大于2的分类问题，如果每个类别之间互斥，则选用softmax函数（例如：类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

激活函数的作用主要是引入非线性因素，解决线性模型表达能力不足的缺陷 　　sigmoid函数可以从图像中看出，当x向两端走的时候，y值越来越接近1和-1，这种现象称为饱和，饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的，这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多，所以一般需要归一化 ...

我们希望并期望我们的网络能够从他们的错误中学习的很快，首先看一个小例子。 我们将训练这个神经元做一些非常简单的事情:把输入的1转换成输出的0。当然，如果我们不是用学习算法，可以很容易地计算 ...

 sigmoid(x) 函数定义: \[\begin{align*} \sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\ {\sigma \prime (x)} &= \sigma(x)(1-\sigma(x)) \end{align*} \] 令 ...

本系列文章允许转载，转载请保留全文！ 【请先阅读】【说明&总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 梯度下降法 (Gr ...

简介 Logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有的人称为逻辑回归或逻辑斯蒂回归。虽然它称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫做 ...