原文:損失函數及其優化算法

損失函數 損失函數 loss function 也叫代價函數 cost function 。是神經網絡優化的目標函數,神經網絡訓練或者優化的過程就是最小化損失函數的過程 損失函數值小了,對應預測的結果和真實結果的值就越接近 二次代價函數 二次代價函數就是歐式距離的和,在線性回歸中用的比較多,但在目前的神經網絡中用的相對較少。 交叉熵代價函數 交叉熵 cross entropy 代價函數來源於信息 ...

2018-08-16 14:50 1 1287 推薦指數:

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pytorch---損失函數優化

pytorch---損失函數優化器 一、損失函數 損失函數可以當作是nn的某一個特殊層,也是nn.Module的子類。但是實際中。然而在實際使用中通常將這些loss function專門提取出來,和主模型互相獨立。 score=t.randn(3,2 ...

Wed Oct 24 18:18:00 CST 2018 0 3059
6. pytorch損失函數優化

損失函數,又叫目標函數,用於計算真實值和預測值之間差異的函數,和優化器是編譯一個神經網絡模型的重要要素。本篇文章主要對 pytorch 中的 損失函數優化器進行講解。 1. 損失函數 損失函數簡介 神經網絡進行前向傳播階段,依次調用每個Layer的Forward函數,得到逐層 ...

Sat Nov 13 07:00:00 CST 2021 0 971
深度學習:激活函數損失函數優化函數的區別

激活函數:將神經網絡上一層的輸入,經過神經網絡層的非線性變換轉換后,通過激活函數,得到輸出。常見的激活函數包括:sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 損失函數:度量神經網絡 ...

Wed Nov 04 03:11:00 CST 2020 0 538
tensorflow框架學習 (五)—— 損失函數的三種常用優化

一、tensorflow常用的優化器   關於優化方法請查看:神經網絡DNN —— 優化算法。   前面模型訓練的的優化方法一直用的都是普通的梯度下降法,對應的優化器為tf.train.GradientDescentOptimizer,在tensorflow中優化器屬於class ...

Tue Aug 13 21:52:00 CST 2019 0 611
機器學習之常用損失函數優化方法

常見的損失函數有哪些?(這里的損失函數嚴格來說是目標函數,一般都稱呼為損失函數) 具體見: https://blog.csdn.net/iqqiqqiqqiqq/article/details/77413541 1)0-1損失函數 記錄分類錯誤的次數。 2)絕對值損失函數 通常用於回歸 ...

Fri Jun 14 06:29:00 CST 2019 0 1244
Tensorflow 筆記: 神經網絡優化-損失函數

√ 神經元模型: 用數學公式表示為: 𝐟(∑xw +b), , f 為激活函數。 神經網絡 是 以神經元為基本單元構成的.√ 激活函數: 引入 非線性 激 活因素,提高模型表達力 常用的激活 函數有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函數 relu ...

Fri Aug 03 07:38:00 CST 2018 0 2768
損失函數損失函數專題

損失函數專題 范數 L0范數 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果用L0規則化一個參數矩陣W,就是希望W中大部分元素是零,實現稀疏。 L0范數的應用: 特征選擇:實現特征的自動選擇,去除無用特征。稀疏化可以去掉這些無用特征,將特征對應的權重置為零。 可解釋 ...

Sat Sep 18 08:23:00 CST 2021 0 121
 
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