機器學習之路：tensorflow 深度學習中 分類問題的損失函數 交叉熵
經典的損失函數----交叉熵 1 交叉熵: 分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 當事件總數是一定的時候， 概率函數滿足： 任意x p(X ...
原文：自己動手實現深度學習框架-4 使用交叉熵損失函數支持分類任務
代碼倉庫: https: github.com brandonlyg cute dl 目標 增加交叉熵損失函數，使框架能夠支持分類任務的模型。 構建一個MLP模型, 在mnist數據集上執行分類任務准確率達到 。 實現交叉熵損失函數 數學原理 分解交叉熵損失函數 交叉熵損失函數把模型的輸出值當成一個離散隨機變量的分布列。 設模型的輸出為: hat Y f X , 其中 f X 表示模型。 hat ...
2020-04-21 17:04 4 787 推薦指數：
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