代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D(帶stride、padding)的具體實現:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D(帶stride、padding)的具體實現:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
縮寫: NN: neural network, 神經網絡 MSE: Mean Squared Error, 均方誤差 CEE: Cross Entropy Error, 交叉熵誤差.(此縮寫不是一個conventional縮寫) 標記符號: \(net ...
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 ...
均方差損失函數mse_loss()與交叉熵損失函數cross_entropy() 1.均方差損失函數mse_loss() 均方差損失函數是預測數據和原始數據對應點誤差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N為樣本個數,y ...
符號: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
用於表示預測值和實際值相差的程度。 二,平方差 平方差的定義很簡單,顧名思義就是兩個數先做平方然后再求差 ...
最近在看深度學習的"花書" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章機器學習基礎部分的解釋很精華,對比PRML少了很多復雜的推理,比較適合閑暇的時候翻開看看。今天准備寫一寫很多童鞋們w未必 ...
交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望,那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...