神經網絡中的各種損失函數介紹
不同的損失函數可用於不同的目標。在這篇文章中，我將帶你通過一些示例介紹一些非常常用的損失函數。這篇文章提到的一些參數細節都屬於tensorflow或者keras的實現細節。 損失函數的簡要介紹 損失函數有助於優化神經網絡的參數。我們的目標是通過優化神經網絡的參數(權重)來最大 ...
原文：神經網絡中的損失函數
tf.keras 有很多內置的損失函數，具體可見官方文檔，這里介紹一部分。 MSE MAE BinaryCrossentropy CategoricalCrossentropy... 回歸問題 . 均方誤差 MeanSquaredError，MSE 這是最簡單也是最常用的損失函數，在線性回歸中，可以通過極大似然估計 MLE 推導。 . 絕對值誤差 MeanAbsoluteError，MAE . 絕 ...
2020-07-30 23:43 0 1411 推薦指數：
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