【AI學習總結】均方誤差（Mean Square Error,MSE）與交叉熵（Cross Entropy,CE）損失函數
出發點 對於一個樣本，有輸入和輸出結果，我們的目的是優化訓練我們的模型，使得對於樣本輸入，模型的預測輸出盡可能的接近真實輸出結果。現在需要一個損失函數來評估預測輸出與真實結果的差距。 均方誤差 回歸問題 樣本有若干維，每一維都有一個真實值。我們要將樣本的數據通過我們的模型預測也得到同樣 ...
原文：損失函數理解：MSE和 Cross Entropy Error
損失函數與代價函數：目前理解是損失函數就是代價函數，且在損失函數的基礎上進行梯度下降，找到最優解。 損失函數：根據目標模型的不同，會分為回歸損失函數，邏輯回歸分類損失。 MSE損失函數：度量特征圖之間的距離，目標是提取特征圖推理一致性。平均平方誤差 mean square error 。MAE損失函數與之會有差異，mean absolute error，思想是這一類。 交叉熵損失函數：交叉熵由真實 ...
2020-01-01 21:08 0 986 推薦指數：
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