機器學習中常用激活函數和損失函數
1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數： 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點：在於輸出映射在（0，1）范圍內，單調連續，適合用作輸出層，求導容易 缺點：一旦輸入落入飽和區，一階導數接近0，就可能產生 ...
原文：機器學習中常用的損失函數的整理
機器通過損失函數進行學習。這是一種評估特定算法對給定的數據 建模程度的方法。如果預測值與真實值之前偏離較遠，那么損失函數便會得到一個比較大的值。在一些優化函數的輔助下，損失函數逐漸學會減少預測值與真實值之間的這種誤差。 機器學習中的所有算法都依賴於最小化或最大化某一個函數，我們稱之為 目標函數 。最小化的這組函數被稱為 損失函數 。損失函數是衡量預測模型預測結果表現的指標。尋找函數最小值最常用的方 ...
2019-09-29 00:20 0 656 推薦指數：
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