发表评论取消回复
相关阅读
相关 深度学习基本概念softmax、sigmoid、均方误差、交叉熵
在神经网络的最后一层总用到的激活函数为softmax和sigmoid。 在经过以上 激活函数后,线性回归选用均方误差为损失函数,逻辑回归选择交叉熵为损失函数。以下代码使
相关 均方误差、平方差、方差、均方差、协方差(重点)
一,均方误差 作为机器学习中常常用于损失函数的方法,均方误差频繁的出现在机器学习的各种算法中,但是由于是舶来品,又和其他的几个概念特别像,所以常常在跟他人描述的时候说成其他
相关 均方误差(MSE)
![在这里插入图片描述][85453c847a084dc2b556a8d4a25bb7b4.png] ![在这里插入图片描述][30131b08c10b459f9b4aaa
相关 MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)
![20191009191333910.png][] [日萌社][Link 1] [人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow Pa
相关 【深度学习】回归问题损失函数——均方误差(MSE)
神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数(loss function)来定义的。下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数,并通过TensoFlow实现这些损失函
相关 Machine:RMSE(均方根误差)、MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)、SD(标准差)
RMSE(Root Mean Square Error)均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 ![RMSE(X, h
相关 损失函数之均方误差和交叉熵
一、均方误差函数: ![20210219130530344.png][] 其中,t是真实标签,y是网络预测值。 然后我们将其对权重w求导: ![202
相关 方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
一、百度百科上方差是这样定义的: (variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏
相关 神经网络经典损失函数-交叉熵和均方误差
在神经网络中,如何判断一个输出向量和期望的向量有多接近呢?交叉熵(cross entropy)是常用的方法之一,刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用较多的一种损失函数
还没有评论,来说两句吧...