深度學習中softmax交叉熵損失函數的理解
1. softmax層的作用 通過神經網絡解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點，無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的輸出層有100 ...
原文：深度學習基礎系列（五）| 深入理解交叉熵函數及其在tensorflow和keras中的實現
在統計學中，損失函數是一種衡量損失和錯誤 這種損失與 錯誤地 估計有關，如費用或者設備的損失 程度的函數。假設某樣本的實際輸出為a，而預計的輸出為y，則y與a之間存在偏差，深度學習的目的即是通過不斷地訓練迭代，使得a越來越接近y，即 a y ，而訓練的本質就是尋找損失函數最小值的過程。 常見的損失函數為兩種，一種是均方差函數，另一種是交叉熵函數。對於深度學習而言，交叉熵函數要優於均方差函數，原因 ...
2018-10-12 15:20 1 7176 推薦指數：
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