損失函數-激活函數-正則化
1、損失函數主要分為回歸損失函數和分類損失函數。 回歸： （1）L2損失（均方誤差）MSE （2）L1損失（平均絕對值誤差）MAE---考慮方向---->平均偏差MBE （3）Huber損失（平滑的平均絕對誤差） （4）Log-Cosh損失 （5）分位數損失。更關注區間預測 分類 ...
原文：練習：給Keras ResNet50源碼加上正則化參數, 修改激活函數為Elu
最近學習了一下ResNet 模型，用其跑了個Kaggle比賽，並仔細閱讀了其Keras實現。在比賽中，我修改了一下源碼，加入了正則項，激活函數改為elu， 日后的應用中也可以直接copy 使用之。 ResNet 的結構圖網上已經很多了，例如這篇博文：https: blog.csdn.net nima article details 。 可以看出，ResNet 是主要分為兩個部分，一部分為Plai ...
2019-10-08 23:10 0 1254 推薦指數：
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