BP神經網絡——交叉作代價函數

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。 引入交叉代價函數 針對上述問題,希望對輸出層選擇一個不包含 ...

Mon Nov 28 05:56:00 CST 2016 0 3879
Pytorch-均方差損失函數和交叉損失函數

方差損失函數mse_loss()與交叉損失函數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 ...

Sun Oct 11 01:19:00 CST 2020 0 824
神經網絡——損失函數

符號: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...

Tue Oct 30 03:25:00 CST 2018 0 724
交叉損失函數

交叉損失函數 的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然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 ...

Fri Apr 28 23:39:00 CST 2017 1 6494
 
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