【代價函數】均方誤差MSE 一、總結 一句話總結： 在線性回歸問題中，常常使用MSE(Mean Squared Error)作為loss函數，而在分類問題中常常使用交叉熵作為loss函數。 1、sigmoid激活函數的問題？ a、我們可以從sigmoid激活函數的導數特性圖中 ...

經典的損失函數： ①交叉熵（分類問題）：判斷一個輸出向量和期望向量有多接近。交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，他是分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數。概率分布刻畫了不同事件發生的概率。 熵的定義：解決了對信息的量化度量問題，香農用信息熵的概念來描述信源的不確定度，第一次用數學語言闡明了概率 ...

為什么要用交叉熵來做損失函數： 在邏輯回歸問題中，常常使用MSE（Mean Squared Error）作為loss函數，此時： 這里的 就表示期望輸出，表示原始的實際輸出（就是還沒有加softmax)。這里的m表示有m個樣本，loss為m個樣本的loss均值。MSE在邏輯回歸問題 ...

損失函數與代價函數：目前理解是損失函數就是代價函數，且在損失函數的基礎上進行梯度下降，找到最優解。 損失函數：根據目標模型的不同，會分為回歸損失函數，邏輯回歸分類損失。 MSE損失函數：度量特征圖之間的距離，目標是提取特征圖推理一致性。平均平方誤差（mean ...

損失函數用於描述模型預測值與真實值的差距大小，一般有兩種比較常見的算法——均值平方差（MSE）和交叉熵。 1、均值平方差（MSE）：指參數估計值與參數真實值之差平方的期望值。 在神經網絡計算時，預測值要與真實值控制在同樣的數據分布內，假設將預測值經過Sigmoid激活函數得到取值范圍 ...

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這篇寫的比較詳細： from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 這篇文章中，討論的Cross Entropy損失函數常用於分類問題中，但是為什么它會在分類問題中這么有效呢？我們先從一個簡單的分類例子來入手。 1. 圖像分類任務 我們希望根據圖片 ...

【需要注意】MATLAB函數不能先定義后調用！ 如下為先定義后調用，結果報錯： 錯誤: 文件:justTest2.m 行:88 列:5腳本中的函數定義必須出現在文件的結尾。請將 "mymax" 函數定義后面的所有語句都移到第一個局部函數定義前面。 改為 ...