MSE, MAE, Huber loss詳解
中,損失函數都是一個非常重要的知識點。損失函數（Loss Function）是用來估量模型的預測值 f(x ...
原文：MSE Loss
我們發現，MSE能夠判斷出來模型 優於模型 ，那為什么不采樣這種損失函數呢 主要原因是在分類問題中，使用sigmoid softmx得到概率，配合MSE損失函數時，采用梯度下降法進行學習時，會出現模型一開始訓練時，學習速率非常慢的情況 使用MSE的一個缺點就是其偏導值在輸出概率值接近 或者接近 的時候非常小，這可能會造成模型剛開始訓練時，偏導值幾乎消失。 ...
2022-03-18 17:41 0 1445 推薦指數：
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