tensorflow2.0——交叉熵損失函數
平方損失函數求導后，偏導太小，迭代更新慢，所以考慮用交叉熵損失函數（注意標記值和預測值不能寫反了）（標記值為0或1，對0取對數是不存在的額）： 交叉熵損失函數滿足作為損失函數的兩大規則：非負性，單調一致性 ...
原文：【tensorflow2.0】損失函數losses
一般來說，監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。 Objective Loss Regularization 對於keras模型，目標函數中的正則化項一般在各層中指定，例如使用Dense的 kernel regularizer 和 bias regularizer等參數指定權重使用l 或者l 正則化項，此外還可以用kernel constraint 和 bias constraint等參數約 ...
2020-04-13 10:44 16 3702 推薦指數：
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