交叉熵損失函數（作用及公式推導） 一、總結 一句話總結： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差損失函數的不足？ 使用平方差損失函數訓練ANN ...

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 ...

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 ...

一、MSE 損失函數推導 前向傳播過程： 梯度反向傳播公式推導： 定義殘差： 則 殘差推導如下： 對於最后一層： 廣義上，左邊項（-（···））是定義的損失函數對其輸入（即最后一層神經元值）的導數，右項是sigmoind求導，這兩項都是 ...

 神經網絡中權重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改變將影響到接下來的網絡層，直到輸出層，最終影響損失函數  \(\color{red}{公式推導符號說明}\) 符號 說明 \(n_l\) 網絡層 ...

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，它能更有效地促進ANN的訓練。在介紹交叉熵代價函數之前，本文先簡要介紹二次代價函數，以及其存在的不足 ...

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 ...