、cross_entropy loss(交叉熵損失)： 1：hinge loss(合頁損失) 又叫 ...

cross_entropy-----交叉熵是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先來回顧一下信息量、熵、交叉熵 ...

softmax_cross_entropy_with_logits函數原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函數功能：計算最后一層是softmax層的cross ...

softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)為各個類的權重因子，\(b\)為各類的門檻值。不要想象成超平面，否則很難理解，如果理解成每個類的打分函數，則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類 ...

softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 解釋 這個函數的作用是計算 logits 經 softmax 函數激活之后的交叉熵。 對於每個獨立的分類任務，這個函數是去度量概率誤差 ...

版權聲明：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/d ...

之前做手寫數字識別時，接觸到softmax網絡，知道其是全連接層，但沒有搞清楚它的實現方式，今天學習Alexnet網絡，又接觸到了softmax，果斷仔細研究研究，有了softmax，損失函數自然不可少。一起學習記錄一下。 主要參考的博文：http://blog.csdn.net ...

，softmax loss，cross entropy了解嗎？相信很多人不一定清楚。雖然網上的資料很多，但是 ...