關於交叉熵損失函數Cross Entropy Loss
1、說在前面 最近在學習object detection的論文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識，發現自己沒有搞明白這些概念，也從來沒有認真總結歸納過，所以覺得自己應該沉下心，對以前的知識做一個回顧與總結，特此先簡單倒騰了一下博客，使之美觀一些，再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
原文：損失函數總結以及python實現：hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)
損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分，它代表了評價模型的好壞程度的標准，最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小，如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話，訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss 合頁損失 softmax loss cross entropy loss 交叉熵損失 ： ：hinge loss 合頁損失 又叫Multic ...
2018-10-06 21:04 0 5174 推薦指數：
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