(轉)機器學習中的損失函數
損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項，通常 ...
原文：[轉] LSTM+ CRF中的損失函數
fromhttps: blog.csdn.net u article details 本文翻譯，原文地址： https: createmomo.github.io CRF Layer on the Top of BiLSTM https: createmomo.github.io CRF Layer on the Top of BiLSTM https: createmomo.github.io ...
2021-08-12 10:12 0 175 推薦指數：
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