摘要: 这篇写的比较详细: from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 这篇文章中,讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中,但是为什么它会在分类问题中这么有效呢?我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 图像分类任务 我们希望根据图片动物的轮廓、 阅读全文
posted @ 2021-06-14 15:48 凌波微步_Arborday 阅读(1654) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转战知乎了 csdn越来愈不行了 from:https://www.zhihu.com/question/50561130/answer/1500766290 作者:门书生链接:https://www.zhihu.com/question/50561130/answer/541175752来源:知乎 阅读全文
posted @ 2021-06-14 15:02 凌波微步_Arborday 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 经典概念总是值得反复学习 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055 1. 引言 我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy)。这几天看论文的时候产生了疑问:为啥损失函数很多用 阅读全文
posted @ 2021-06-14 11:37 凌波微步_Arborday 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 知乎还是明白人多啊,讲明白儿的 from:https://www.zhihu.com/question/54082000 作者:Yeung Evan链接:https://www.zhihu.com/question/54082000/answer/145495695来源:知乎著作权归作者所有。商业转 阅读全文
posted @ 2021-06-14 11:10 凌波微步_Arborday 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑