Cross-entropy loss多分類與二分類
看了好幾次這個loss了，每次都容易忘，其他的博客還總是不合我的心意，所以打算記一下： 先說二值loss吧，即二分類問題 一、二分類 直接解釋： 假設有兩個類0，1。我們需要做的就是，使得屬於0類的訓練樣本x經過網絡M(x)之后的輸出y盡可能的靠近0，相反則使得屬於1類的訓練樣本 ...
原文：一篇博客：分類模型的 Loss 為什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error
https: zhuanlan.zhihu.com p 分類問題的目標變量是離散的，而回歸是連續的數值。 分類問題，都用 onehot cross entropy training 過程中，分類問題用 cross entropy，回歸問題用 mean squared error。 training 之后，validation testing 時，使用 classification error，更直 ...
2017-05-01 17:21 0 3593 推薦指數：
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