深度學習中損失函數之RMS和MES
學校給我們一人贊助了100美元購買英文原版圖書，幾方打聽后選擇了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning。自從拆封這本書開始慢慢的品讀，經常會有 ...
原文：盤點深度學習中的損失函數
損失函數度量的是訓練的模型與真實模型之間的距離。一般以最小化損失函數為目標，對模型進行不斷優化。 常見的損失函數在計算過程中都會接受兩個參數：模型預測值y pred和正確答案y true。 由於背后的數學計算過程相同，所以即使是不同深度學習框架這些損失函數的api也是大同小異。本文以keras為例，羅列出幾個常見的損失函數。 均方誤差 mean squared error, MSE 回歸任務常用的 ...
2020-08-02 17:23 0 1089 推薦指數：
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