誤差函數: 1.誤差函數定義為: 它的性質如下: 2 互補誤差函數定義為: 它具有如下性質 ...
erf的定義 函數erf x 在數學中為誤差函數 也稱之為高斯誤差函數,error function or Gauss error function ,是一個非基本函數 即不是初等函數 ,其在概率論 統計學以及偏微分方程和半導體物理中都有廣泛的應用。 erf誤差函數的值域為 , 。 erf與高斯分布的CDF 正態分布的累積分布函數:標准差為 且均值為 的高斯分布的累積分布函數 CDF 為: 圖像為 ...
2021-09-10 11:48 0 1064 推薦指數:
誤差函數: 1.誤差函數定義為: 它的性質如下: 2 互補誤差函數定義為: 它具有如下性質 ...
注意exp(-x^2-y^2) 可以拆成exp(-x^2) * exp(-y^2) 對 dx積分時,另外一個可以當常數提出到積分號外,另外 -b到b的積分看做常數提取到積分號外 ...
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 ...
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 ...
【代價函數】均方誤差MSE 一、總結 一句話總結: 在線性回歸問題中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作為loss函數,而在分類問題中常常使用交叉熵作為loss函數。 1、sigmoid激活函數的問題? a、我們可以從sigmoid激活函數的導數特性圖中 ...
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 ...
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 ...
一.前言 在做神經網絡的訓練學習過程中,一開始,經常是喜歡用二次代價函數來做損失函數,因為比較通俗易懂,后面在大部分的項目實踐中卻很少用到二次代價函數作為損失函數,而是用交叉熵作為損失函數。為什么?一直在思考這個問題,這兩者有什么區別,那個更好?下面通過數學的角度來解釋下 ...