原文:【代價函數】均方誤差MSE

代價函數 均方誤差MSE 一 總結 一句話總結: 在線性回歸問題中,常常使用MSE Mean Squared Error 作為loss函數,而在分類問題中常常使用交叉熵作為loss函數。 sigmoid激活函數的問題 a 我們可以從sigmoid激活函數的導數特性圖中發現,當激活值很大的時候,sigmoid的梯度 就是曲線的斜率 會比較小,權重更新的步幅會比較小,這時候網絡正處在誤差較大需要快速 ...

2020-07-21 15:29 0 539 推薦指數:

查看詳情

理解代價函數

)是定義在單個樣本上的,算的是一個樣本的誤差。   代價函數(Cost Function )是定義 ...

Sun Sep 01 22:59:00 CST 2019 4 4636
代價函數總結

代價函數有助於我們弄清楚如何把最有可能的函數與我們的數據相擬合。比如在模型訓練中我們有訓練集(x,y),x表示房屋的面積,y表示房屋的價格,我們要通過線性回歸得到一個函數hθ(x)(被稱為假設函數),以x作為自變量,y作為因變量,用函數來預測在給定的房屋面積下的價格。 參數θ0和θ1的變化 ...

Fri May 04 21:03:00 CST 2018 0 3386
交叉熵代價函數與二次代價函數

交叉熵代價函數與二次代價函數 交叉熵代價函數(Cross-entropy cost function)是用來衡量人工神經網絡(ANN)的預測值與實際值的一種方式。與二次代價函數相比,它能更有效地促進ANN的訓練。在介紹交叉熵代價函數之前,本文先簡要介紹二次代價函數 ...

Wed Apr 18 00:16:00 CST 2018 0 1149
交叉熵代價函數

本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分,講machine learning算法中用得非常多的交叉熵代價函數。 1.從方差代價函數說起 代價函數經經常使用方差代價函數(即採用均方誤差MSE),比方對於一個神經元 ...

Fri Jun 05 00:33:00 CST 2015 0 4029
邏輯回歸——代價函數

訓練集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...

Fri Oct 26 02:22:00 CST 2018 0 953
目標函數、損失函數代價函數

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注:代價函數(有的地方也叫損失函數,Loss Function)在機器學習中的每一種算法中都很重要,因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程,代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度,防止過擬合 ...

Thu Aug 24 04:14:00 CST 2017 0 1471
邏輯回歸代價函數的詳細推導

邏輯回歸的本質是最大似然估計 邏輯回歸的輸出是 分別表示取1和取0的后驗概率。將上面兩式聯系起來得到 取似然函數 再取對數 最大似然估計就是求使似然函數最大的參數θ。此時可以使用梯度上升法優化代價函數 取負號和求平均后得到J函數 此時就是求使J函數最小的參數 ...

Sun Mar 25 17:49:00 CST 2018 0 3313
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM