本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講machine learning算法中用得非常多的交叉熵代價函數。 1.從方差代價函數說起 代價函數經經常使用方差代價函數（即採用均方誤差MSE），比方對於一個神經元 ...

交叉熵代價函數與二次代價函數 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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

Sigmoid函數 當神經元的輸出接近 1時，曲線變得相當平，即σ′(z)的值會很小，進而也就使∂C/∂w和∂C/∂b會非常小。造成學習緩慢，下面有一個二次代價函數的cost變化圖，epoch從15到50變化很小。 引入交叉熵代價函數 針對上述問題，希望對輸出層選擇一個不包含 ...

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 ...