吳恩達機器學習第5周Neural Networks（Cost Function and Backpropagation）
5.1 Cost Function 假設訓練樣本為：{(x1),y(1)),(x(2),y(2)),...(x(m),y(m))} L = total no.of layers in network sL= no,of units(not counting bias unit ...
原文：吳恩達機器學習筆記29-神經網絡的代價函數（Cost Function of Neural Networks）
假設神經網絡的訓練樣本有 個，每個包含一組輸入 和一組輸出信號 ， 表示神經網絡層數， 表示每層的neuron 個數 表示輸出層神經元個數 ， 代表最后一層中處理單元的個數。 將神經網絡的分類定義為兩種情況：二類分類和多類分類，二類分類： , 表示哪一類 類分類： , 表示分到第i 類 gt 我們回顧邏輯回歸問題中我們的代價函數為： 在邏輯回歸中，我們只有一個輸出變量，又稱標量 scalar ， ...
2019-02-21 20:29 0 589 推薦指數：
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