cross entropy 交叉熵的概念網上一大堆了，具體問度娘，這里主要介紹深度學習中，使用交叉熵作為類別分類。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我們通常見 ...

對於分類問題的神經網絡最后一層的函數做如下知識點總結： sigmoid和softmax一般用作神經網絡的最后一層做分類函數（備注：sigmoid也用作中間層做激活函數）； 對於類別數量大於2的分類問題，如果每個類別之間互斥，則選用softmax函數（例如：類別為牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

激活函數的作用主要是引入非線性因素，解決線性模型表達能力不足的缺陷 　　sigmoid函數可以從圖像中看出，當x向兩端走的時候，y值越來越接近1和-1，這種現象稱為飽和，飽和意味着當x=100和x=1000的映射結果是一樣的，這種轉化相當於將1000大於100的信息丟失了很多，所以一般需要歸一化 ...

我們希望並期望我們的網絡能夠從他們的錯誤中學習的很快，首先看一個小例子。 我們將訓練這個神經元做一些非常簡單的事情:把輸入的1轉換成輸出的0。當然，如果我們不是用學習算法，可以很容易地計算 ...

 sigmoid(x) 函數定義: \[\begin{align*} \sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\ {\sigma \prime (x)} &= \sigma(x)(1-\sigma(x)) \end{align*} \] 令 ...

本系列文章允許轉載，轉載請保留全文！ 【請先閱讀】【說明&總目錄】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 梯度下降法 (Gr ...

簡介 Logistic回歸是機器學習中最常用最經典的分類方法之一，有的人稱為邏輯回歸或邏輯斯蒂回歸。雖然它稱為回歸模型，但是卻處理的是分類問題，這主要是因為它的本質是一個線性模型加上一個映射函數sigmoid，將線性模型得到的連續結果映射到離散型上。它常用於二分類問題，在多分類問題的推廣叫做 ...