什么是損失函數 損失函數（Loss Function）也稱代價函數（Cost Function)，用來度量預測值與實際值之間的差異 公式： 其中E即使損失函數，y表示真實值，y'表示預測值，損失函數即使預測值與實際值之間的差 損失函數的作用 度量決策函數內f(x)和實際值 ...

損失函數 總損失定義為： yi為第i個訓練樣本的真實值 h(xi)為第i個訓練樣本特征值組合預測函數 又稱最小二乘法 正規方程 理解：X為特征值矩陣，y為目標值矩陣。直接求到最好的結果 缺點：當特征過多過復雜時，求解速度太慢並且得不到 ...

就越好。 我們訓練模型的過程，就是通過不斷的迭代計算，使用梯度下降的優化算法，使得損失函數越來越小。損失 ...

轉自：https://blog.csdn.net/javaisnotgood/article/details/78873819 Logistic回歸cost函數的推導過程。算法求解使用如下的cost函數形式： 梯度下降算法 對於一個函數，我們要找它的最小值，有多種算法 ...

本文介紹Softmax運算、Softmax損失函數及其反向傳播梯度計算, 內容上承接前兩篇博文 損失函數 & 手推反向傳播公式。 Softmax 梯度 設有K類, 那么期望標簽y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax層的輸出 ...

一、線性模型預測一個樣本的損失量 損失量：模型對樣本的預測結果和該樣本對應的實際結果的差距； 　1）為什么會想到用 y = -log(x) 函數? （該函數稱為 懲罰函數：預測結果與實際值的偏差越大，懲罰越大） y = 1（p ≥ 0.5）時 ...

002-深度學習數學基礎(神經網絡、梯度下降、損失函數) 這里在進入人工智能的講解之前，你必須知道幾個名詞，其實也就是要簡單了解一下人工智能的數學基礎，不然就真的沒辦法往下講了。 本節目錄如下： 前言。 監督學習與無監督學習。 神經網絡。 損失函數。 梯度下降 ...

損失函數專題 范數 L0范數 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果用L0規則化一個參數矩陣W，就是希望W中大部分元素是零，實現稀疏。 L0范數的應用： 特征選擇：實現特征的自動選擇，去除無用特征。稀疏化可以去掉這些無用特征，將特征對應的權重置為零。 可解釋 ...