深度學習中softmax交叉熵損失函數的理解
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原文：深度學習中，交叉熵損失函數為什么優於均方差損失函數
深度學習中，交叉熵損失函數為什么優於均方差損失函數 一 總結 一句話總結： A 原因在於交叉熵函數配合輸出層的激活函數如sigmoid或softmax函數能更快地加速深度學習的訓練速度 B 因為反向傳播過程中交叉熵損失函數得到的結果更加簡潔，無論sigmoid或softmax，可以定量分析。 常見的損失函數為兩種 一種是均方差函數，另一種是交叉熵函數。 二 深入理解交叉熵函數及其在tensorfl ...
2020-09-22 20:23 0 680 推薦指數：
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