符號: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
符號: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
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 ...
系列博客,原文在筆者所維護的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力。 第3章 損失函數 3.0 損失函數概論 3.0.1 概念 在各種材料中經常看到的中英文詞匯有:誤差,偏差,Error,Cost,Loss,損失 ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6437495.html 上面地址是一篇講解DNN的文章,其中部分公式推導過程,自己在這里做一些記錄,方便以后查閱。 ...
不同的損失函數可用於不同的目標。在這篇文章中,我將帶你通過一些示例介紹一些非常常用的損失函數。這篇文章提到的一些參數細節都屬於tensorflow或者keras的實現細節。 損失函數的簡要介紹 損失函數有助於優化神經網絡的參數。我們的目標是通過優化神經網絡的參數(權重)來最大 ...
tf.keras 有很多內置的損失函數,具體可見官方文檔,這里介紹一部分。 MSE、MAE、BinaryCrossentropy、CategoricalCrossentropy... 1 回歸問題 1.1 均方誤差 (MeanSquaredError,MSE) 這是最簡單也是最常 ...
神經網絡有三層,輸入層A,隱藏層B,輸出層C,滿足: A(10x1)*W1(1x10)+b1(1x10)=B(10x10) B(10x10)*W2(10x1)+b2(10x1)=C(10x1) 我們需要做的,便是通過多次訓練(嘗試不同 w、b 的值),找到合適的 w1w2 ...