本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講machine learning算法中用得非常多的交叉熵代價函數。 1.從方差代價函數說起 代價函數經經常使用方差代價函數（即採用均方誤差MSE），比方對於一個神經元 ...

二次代價函數 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代價函數，x表示樣本，y表示實際值，a表示輸出值，n表示樣本的總數；整個的意思就是把n個y-a的平方累加起來，再除以2n求一下均值。 為簡單起見，先看 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)對J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...

前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...

為什么交叉熵可以用於計算代價函數 通用的說，熵(Entropy)被用於描述一個系統中的不確定性(the uncertainty of a system)。在不同領域熵有不同的解釋，比如熱力學的定義和信息論也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意義，可以從熵 ...

轉自：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064，感謝分享！ 交叉熵代價函數（Cross-entropy cost function）是用來衡量人工神經網絡（ANN）的預測值與實際值的一種方式。與二次代價函數相比，它能更有 ...

Sigmoid函數 當神經元的輸出接近 1時，曲線變得相當平，即σ′(z)的值會很小，進而也就使∂C/∂w和∂C/∂b會非常小。造成學習緩慢，下面有一個二次代價函數的cost變化圖，epoch從15到50變化很小。 引入交叉熵代價函數 針對上述問題，希望對輸出層選擇一個不包含 ...