關於交叉熵損失函數Cross Entropy Loss
1、說在前面 最近在學習object detection的論文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識，發現自己沒有搞明白這些概念，也從來沒有認真總結歸納過，所以覺得自己應該沉下心，對以前的知識做一個回顧與總結，特此先簡單倒騰了一下博客，使之美觀一些，再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
原文：【AI學習總結】均方誤差（Mean Square Error,MSE）與交叉熵（Cross Entropy,CE）損失函數
出發點 對於一個樣本，有輸入和輸出結果，我們的目的是優化訓練我們的模型，使得對於樣本輸入，模型的預測輸出盡可能的接近真實輸出結果。現在需要一個損失函數來評估預測輸出與真實結果的差距。 均方誤差 回歸問題 樣本有若干維，每一維都有一個真實值。我們要將樣本的數據通過我們的模型預測也得到同樣多的預測值，真實值可以看成一個向量，預測值也一樣。預測值向量要在某種定義下與真實值向量是接近的。 定義 L ove ...
2021-07-05 00:40 0 220 推薦指數：
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