2021年7月5日
【AI学习总结】均方误差（Mean Square Error,MSE）与交叉熵（Cross Entropy,CE）损失函数
摘要： 出发点 对于一个样本，有输入和输出结果，我们的目的是优化训练我们的模型，使得对于样本输入，模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维，每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据通过我们的模型预测也得到同样多的预测值，真 阅读全文
posted @ 2021-07-05 00:40 BAJim_H 阅读(843) 评论(0) 推荐(0) 编辑