目錄 Typical Loss MSE Derivative MSE Gradient Softmax Derivati ...

什么是損失函數 損失函數（Loss Function）也稱代價函數（Cost Function)，用來度量預測值與實際值之間的差異 公式： 其中E即使損失函數，y表示真實值，y'表示預測值，損失函數即使預測值與實際值之間的差 損失函數的作用 度量決策函數內f(x)和實際值 ...

目錄 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...

一、梯度 1、導數、偏微分、梯度的區別： 　　1）導數：是標量，是在某一方向上變化的效率 　　2）偏微分，partial derivate：特殊的導數，也是標量。函數的自變量的方向，函數的自變量越多，偏微分就越多。 　　 　　3）梯度，gradient：把所有的偏微分集合成向量，是向量 ...

一、差分與微分 　　我自己的理解。 二、求解 　　2.1 矩陣 　　這就是matlab的計算結果.太小的話放大些: c = 4 5 9 ...

函數梯度及空間曲面切平面 求曲面(線)的 \(y=x^2\) 在點 \(P(1,1)\) 處的切線。 解： 　　令：\(f(x,y)=x^2-y\)， 　　則梯度方向為：\(\nabla f(x,y)=2xi-j\) 　　所以等值面(等高線) \(f(x,y)=x^2-y=0\) 的在點 ...

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1）計算梯度幅值函數magnitude 該函數根據輸入的微分處理后的x和y來計算梯度幅值，x和y可以通過sobel, scharr等邊緣算子求得，而且可以直接輸入三通道圖像。 2）計算梯度幅值和梯度方向函數cartToPolar 該函數的輸入與magnitude ...