損失函數——均方誤差和交叉熵
1.MSE（均方誤差） MSE是指真實值與預測值（估計值）差平方的期望，計算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得結果越大，表明預測效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...
原文：損失函數（均方誤差、交叉熵）
前言 損失函數是一種將一個事件 再一個樣本空間中的一個元素 映射到一個表達與其事件相關的成本的實數上的一個函數，通常在最優化 統計學 機器學習等領域中有所應用，且在不同領域下應用的方式不同。 一個最佳化的問題是將損失函數最小化，即通過最小化損失函數求解和評估模型 在這里就只簡單記錄線性回歸問題中常用的均方誤差損失函數和分類問題中常用到的交叉熵損失函數 均方誤差損失函數 首先其具體形式為： 總的來說 ...
2021-02-21 23:32 0 517 推薦指數：
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