【學習筆記】Pytorch深度學習—損失函數
前面學習了如何構建模型、模型初始化，本章學習損失函數。本章從3個方面學習，（1）損失函數的概念以及作用；（2）學習交叉熵損失函數；（3）學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數：衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...
原文：深度學習TensorFlow筆記——損失函數
.損失函數 經典損失函數 交叉熵：交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為： Softmax將神經網絡前向傳播得到的結果變成概率分布，原始神經網絡的輸出被用作置信度來生成新的輸出，而新的輸出滿足概率分布的所有要求。 交叉熵函數不是對稱的，H p，q H q，p ，他刻畫的是通過概率分布q來表達概率分布p的困難程度。因為正確答案是希望得到 ...
2019-09-29 20:36 0 704 推薦指數：
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