損失函數——均方誤差和交叉熵
1.MSE（均方誤差） MSE是指真實值與預測值（估計值）差平方的期望，計算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得結果越大，表明預測效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...
原文：均方誤差和交叉熵損失函數比較
一.前言 在做神經網絡的訓練學習過程中，一開始，經常是喜歡用二次代價函數來做損失函數，因為比較通俗易懂，后面在大部分的項目實踐中卻很少用到二次代價函數作為損失函數，而是用交叉熵作為損失函數。為什么 一直在思考這個問題，這兩者有什么區別，那個更好 下面通過數學的角度來解釋下。 思考： .我們希望我們損失函數能夠做到，當我們預測的值跟目標值越遠時，在修改參數時候，減去一個更大的值，做到更加快速的下降。 ...
2018-09-15 19:13 0 4629 推薦指數：
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