回歸損失函數1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的對比
總結對比下\(L_1\) 損失函數，\(L_2\) 損失函數以及\(\text{Smooth} L_1\) 損失函數的優缺點。 均方誤差MSE (\(L_2\) Loss) 均方誤差（Mean Square Error,MSE）是模型預測值\(f(x)\) 與真實樣本值\(y\) 之間差值平方 ...
原文：tensorflow l2_loss函數
l loss函數 tf.nn.l loss t, name None 解釋：這個函數的作用是利用 L 范數來計算張量的誤差值，但是沒有開方並且只取 L 范數的值的一半，具體如下： output sum t tensorflow實現 輸入參數： t: 一個Tensor。數據類型必須是一下之一：float ，float ，int ，int ，uint ，int ，int ，complex ，qint ...
2017-07-22 20:07 0 11125 推薦指數：
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