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MSE與MAE的區別與選擇 （摘自簡書請不要問我是誰） 1.均方誤差（也稱L2損失） 均方誤差(MSE)是最常用的回歸損失函數，計算方法是求預測值與真實值之間距離的平方和，公式如圖。 2.平均絕對值誤差（也稱L1損失 ...

今天來講下之前發的一篇極其簡單的搭建網絡的博客里的一些細節 （前文傳送門） 之前的那個文章中，用Pytorch搭建優化器的代碼如下： 一、SGD方法 　　我們要想訓練我們的神經網絡，就必須要有一種訓練方法。就像你要訓練你的肌肉，你的健身教練就會給你指定一套訓練的計划 ...

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...

轉載：https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...

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