交叉熵損失函數和均方誤差損失函數
交叉熵 分類問題中，預測結果是（或可以轉化成）輸入樣本屬於n個不同分類的對應概率。比如對於一個4分類問題，期望輸出應該為 g0=[0,1,0,0] ，實際輸出為 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，計算g1與g0之間的差異所使用的方法，就是損失函數，分類問題中常用損失函數是交叉熵。 交叉 ...
原文：均方誤差損失函數
假設我們的模型是二維平面的線性回歸模型：，對於這個模型，我們定義損失函數為MSE，將得到如下的表達式： 下面我們試着通過概率的角度，推導出上述的MSE損失函數表達式。 在線性回歸模型中，我們最終希望對於輸入進行線性組合得到值Y，考慮到輸入帶有噪聲的情況的表達式如下： 為了使模型更合理，我們假設服從均值為 ，方差為 的高斯分布，即。所以有： 所以，Y服從均值為，方差為 的高斯分布，則樣本點的概率為： ...
2020-11-28 13:52 0 2530 推薦指數：
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這篇寫的比較詳細： from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 這篇文章中，討論的Cross Entropy損失函數常用於分類問題中，但是為什么它會在分類問題中這么有效呢？我們先從一個簡單的分類例子來入手。 1. 圖像分類任務 我們希望根據圖片 ...
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