2019年7月1日
深度学习中loss总结
摘要： 一、分类损失 1、交叉熵损失函数 公式： 交叉熵的原理 交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出，H(p,q)为交叉熵，则： 有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较 阅读全文
posted @ 2019-07-01 14:12 X18301096 阅读(2094) 评论(0) 推荐(0) 编辑